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回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入单输出（完整源码和数据） 本程序为SVR支持向量机回归模型，多输入单输出，运行环境MATLAB2018b。

典型相关分析matlab实现代码 决策树 是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用，决策树算法的本质是一种图结构。 环境：anaconda、jupyter notebook、python2.7 项目库： from sklearn.datasets import load_iris sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式： load_ 本地加载数据 fetch_ 远程加载数据 make_ 构造数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度

通过matlab使用小波分析方法实现对信号进行故障分析和特征提取

matlab有损压缩代码有损音频压缩 MPEG音频压缩的实现。 Encoder_main_script.m只需输入.wav文件并量化频域系数。 该算法基于人类听力系统的心理声学模型。 创建了使用DFT和DCT的抽取器，量化器，变换编码，并通过MATLAB对MPEG /音频编码器的某些缺失部分进行了音频压缩。 可以找到详细的技术报告

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

时序预测 | MATLAB实现DNN时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

时序预测 | MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2020b及以上，可以实现未来100个值的预测。

时序预测 | MATLAB实现HMM(隐马尔科夫)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。