可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！

案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.7z

早期的癌症预测非常重要，因为患者可以准备应对它。 有几种机器学习模型可以通过识别高风险的独立样本来帮助预测癌症，从而简化癌症试验的设计和规划。 这些模型使用生物标志物（例如年龄，更年期，肿瘤大小，肿瘤，乳房，乳房四分之一尺度）来预测乳腺癌。 但是，这些模型的主要缺点是后期预测以及准确性低。 因此，在这里介绍一种使用基因表达谱（基因组数据）来早期预测乳腺癌的系统。 该模型是使用不同的机器学习算法构建的，例如高度通用的支持向量机（SVM），朴素贝叶斯定理，决策树和最近邻居方法，可使用基因表达谱预测乳腺癌。

使用BP、RBF、PSO-RBF进行数据预测，内含代码、数据！

基于BP神经网络的数据预测仿真,BP网络自己用m文件编程实现,没有使用MATLAB的神经网络工具箱+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

机器学习工程师纳米学位 顶石项目 项目：预测库存移动方向 安装 此项目需要Python 3.6和已安装的以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的大多数必需库和软件。 代码 该代码在Notebooks文件夹中提供。 由于大小限制，不包括CSV文件和Clfs文件夹（经过训练的分类器池）。 跑步 在终端或命令窗口中，导航到顶层项目目录Notebooks/ （包含此自述文件）并运行以下命令之一： ipython notebook {name of notebook file}.ipynb 或者 jupyter notebook {name of notebook file}.ipynb 这将在浏览器中打开iPython Notebook软件和项目文件。 数据 该数据集由Github上某个帖子的1分钟库存数据

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序

【预测模型】基于萤火虫算法优化bp神经网络实现数据预测matlab源码.pdf

模糊神经网络数据预测仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试