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。
2022-05-26 21:05:36
238KB
因课程做的基于马尔科夫逻辑网实现的文本分类，使用了基于Markov逻辑表示的处理平台Alchemy、开源全文索引引擎工具包Lucene，适合相关入门人员。文件夹里有课程报告、JAVA代码、及相关说明。一直以来受益于互联网资源分享，以此作为反馈的开始。
2022-05-18 15:41:24
5.43MB
1
压缩包中包含了HMM所有相关算法的Matlab代码，并包含有说明文档和demo程序，是学习HMM不可多得的好资源。
2022-05-06 13:24:44
34KB
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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。
2022-05-05 18:06:55
9KB
【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312
【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:44
2.04MB
【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312
【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:38
6.22MB
安全技术-网络信息-移动社交网络中基于马尔科夫模型的信息搜索算法的研究.pdf
2022-05-01 22:00:32
2.35MB