蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

介绍 机器学习中的一个案例：对贷款违约行为的预测 软件架构 编程语言：Python3.7.7 编译器：PyCharm Community Edition 2020.2.3 x64 使用说明 data:数据文件 code:代码文件 result:结果文件 程序代码完整，可直接运行

根据某交易平台的二手车交易记录的数据进行价格评估 Python基于机器学习的二手车交易预测评估系统设计与实现项目源码+数据集 python机器学习

我们发现轻质香料混合矩阵U应该具有部分μ–τ置换对称性|Uμ1| = |Uτ1|。 ，后者预测了标准参数化中Dirac CP违反相δ与三个风味混合角θ12，θ13和θ23之间的新颖关联。 输入Capozzi等人报告的这些角度的最佳拟合值，我们得到正常中微子质量排序中的预测δ≃255°，这与最佳拟合结果δ≃250°吻合良好。 在这方面，中微子的质量反序略微不利。 如果将此部分μ–τ对称性指定为|Uμ1| = |Uτ1| = 1/6，则可以重现现象学有利的关系sin2⁡θ12=（1-2tan2⁡θ13）/ 3和可行的二参数 对U的描述是在2006年首次发现的。此外，我们指出，由于|Uμ2| = |Uτ2|的轻微违反，可以解析θ23的八分圆和δ的象限。 和|Uμ3| = |Uτ3| 无论是在树级别还是在辐射校正方面。

matlab，强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行！！！！

海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

我们已经对非轻子Ξb-→π-Ξc0（2790）J = 12和Ξb-→π-Ξc0（2815）J = 32衰减进行了计算，并且相同的反应用Ds-代替了π-。 同时，我们还评估了Ξb-→νéllΞc0（2790）和Ξb-→ν¯llΞc0（2815）的半瘦子率。 我们从thatc0（2790）和Ξc0（2815）共振是从伪标量-重子和矢量-重子相互作用动态生成的角度来看待这些反应。 我们评估这些反应速率的比率，并做出可以在未来实验中检验的预测。 我们还发现，结果对Ξc∗共振与D ∗Σ和D ∗Λ分量的耦合非常敏感。