基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示

MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测，Matlab完整程序和数据 数据为单变量时间序列数据，含粒子群优化前后的对比，预测对象为股票价格。

基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入12个特征，分四类。

基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。

基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

灰狼算法优化长短期记忆网络（GWO-LSTM）的多输入单输出回归预测 （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数Matlab代码，多个评价指标。

基于支持向量机的数据回归预测(libsvm) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于支持向量机的数据回归预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 基于支持向量机的数据回归预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 基于支持向量机的数据回归预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于支持向量机的时间序列预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 基于支持向量机的时间序列预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 基于支持向量机的时间序列预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上