本专区汇聚了各类基于 回归 开发的源码资源，共计 103 篇资源供开发者免费下载学习。
高斯混合模型（GMM / GMR）和回归估计
SVM算法的示例程序,帮助读者理解SVM算法的使用-
使用libsvm工具箱来做分类和回归，在用的过程中来学习SVM底层的统计学习理论，再后来自己完善提升libsvm的matlab版本，在林智仁先生的libsvm-mat基础上自己编写
单隐含层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feedforward Neural Network，SLFN）以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，
支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的，自己编程实现该算法难度就更大了。但是现在的网络资源非常发达，而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上，免费
SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的
单隐含层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feedforward Neural Network，SLFN）以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，
LIBSVM是一个简单，易于使用和高效的软件支持向量机 分类和回归。它解决了C-SVM分类，NU-SVM 分类，一类SVM，ε-SVM回归和NU-SVM 回归。它还提供了自动模式选
它是一个工具箱，统计流形、 回归、 子空间学习、 聚类、 核心、 离散的图，学了，imgproc，内核，perfeval，张量
高斯过程回归和分类程序。精彩的工作方案。 简单的一维回归运动计算中两种不同方式： 一例无噪声与立方相关模型 一例嘈杂平方欧几
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广
1.标志峰谷2.envelope的最大值和最小值3.regress信封