原来Pyrenn代码库（由Dennis Atabay和他的同事们创造） -可作为MATLAB脚本或Python，可以在这里下载- https://pyrenn.readthedocs.io/en/latest/ 。 我使用他们的代码（并与 Dennis 进行了交流）开发了一个简单的框架来比较他们的神经网络 Levenberg-Marquardt (LM) 学习算法与 Matlab 的前馈神经网络架构的 LM 学习算法的性能。 Pyrenn 算法运行速度快，性能非常非常好。 可以在这里阅读我关于比较的文章 - https://mikescodeprojects.com/2020/01/12/pyrenn-vs-matlab/ 。 您必须拥有 Matlab 深度学习工具箱才能运行 Matlab LM 算法来比较性能。 但是如果你不这样做，你仍然可以运行 Pyrenn 算法（代码库包含在

针对传统的Adaboost 训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布 过适应的问题，提出一种改进的Adaboost 训练算法． 改进算法通过调整加权误差分布限制目 标类权重的扩张，并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出，提高了训 练结果的检测率． 实验结果表明，改进的Adaboost 算法在Inria 数据集上取得了较好效果．

Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。

Baum-Welch算法(模型训练算法) 目的：给定观察值序列O，通过计算确定一个模型l ， 使得P(O| l)最大。 算法步骤： 1. 初始模型（待训练模型） l0, 2. 基于l0 以及观察值序列O，训练新模型 l； 3. 如果 log P(X|l) - log(P(X|l0) < Delta，说明训练已经达到预期效果， 算法结束。 4. 否则，令l0 ＝ l ，继续第2步工作

介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状，并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处，指出了其研究方向及前景，并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。

BP神经网络被广泛应用于分类模式识别、图像处理和系统控制等领域.人们对BP 网络算法进行了许多的研究,但尚有其不足之处.为完成其权的训练,问题的关键在于如何避免陷入局部极小及在此前题下如何提高学习速度.为此,就如何选取学习率η和动量矩a提出了改进方案,并应用于数字识别,得到了较为满意的结果.

本书根据作者实际使用MATLAB的经验并结合大量的示例，以图文并茂的形式循序渐进地介绍了MATLAB5.X的主要功能、函数命令及一些使用技巧，并介绍了比较复杂的数值计算和图形用户界面的编写方法。本书重点介绍了神经网络的基本原理和学习训练算法，详细介绍了由MATLAB5.3（介绍兼顾MATLAB5.1版和MATLAB5.2版）提供的神经网络工具箱函数的使用方法，并结合作者在科研和指导研究生工作中总结的应用示例，说明了基于MATLAB进行神经网络设计与应用的方法。

本文给出了一种新的HMM 训练算法，该算法通过将ANN集成到HMM 系统，利用ANN对HMM进行训练，以提高HMM识别系统的仕能

matlab K-SVD字典训练算法代码

Matlab基于LM算法的神经网络算法最快的神经网络训练算法-abbr_39dd166d452df501ed224acc2ef3ba43.rar 基于LM算法的神经网络算法，最快的神经网络训练算法，但对内存要求高