本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

本资料主要讲述机器学习算法的基本原理，以及通过Python实现的算法实例 主要涉及算法：回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、主成分分析、EM算法、神经网络、时间序列分析、文本分析 博客总结：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.5352&articleId=128316144

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案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.7z

案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.7z

对支持向量机和神经网络算法的理论研究，这样可以更好的有助于理解。

动态手势的识别部分，在特征提取阶段，将手心坐标作为手势的位置，并将 手心在空间中运动形成的一系列二维坐标点作为手势的轨迹，再把相邻的坐标点 间的方向角量化后得到的方向向量作为动态手势的特征向量。其中，对于轨迹开 始和结束的判断，则是使用了指尖的个数作为依据：当指尖个数为 5 时，轨迹开 始；当指尖个数为 0 时，轨迹结束。在识别阶段，则是利用了隐马尔科夫模型作 为分类器，实现了对于 10 种自定义的动态轨迹的训练和识别

针对产品销售时序具有多维度，非线性的特征，通过设计了一种扩展的RBF核函数，将其应用于支持向量机中，得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine)；同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中，并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机（MS-SVM: Multi-scale support vector machine）进行了比较。 实验结果表明本文提出的方法是有效可行的，所获方法的预测精度优于参与比较的其它三种方法

Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练