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基于 BP_Adaboost 的强分类器设计
基于 BP_Adaboost 的强分类器设计
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BP神经网络
matlab
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基于 BP_Adaboost 的强分类器设计———公司财务预警建模
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遗传算法GA优化BP神经网络预测MATLAB代码,直接运行。运行结果包括了GABP和BP的对比图,以及RMSE、MAPE、MAE误差计算代码,和打印GABP和BP的预测结果对比表。 数据集是EXCEL形式,可以换数据,操作简便。 代码使用中遇到问题,请在评论区留言。
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多分类数据集生成matlab代码
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用于生成测试多分类算法的数据集。自动生成500组数据,数据分为5种类型。适用于adaboost算法,svm算法,BP算法。
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基于BP_Adaboost的强分类器设计
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本代码主要实现数据大分类功能,BP_Adaboost算法设计强分类器,应用于公司财务预警
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BP_Adaboost的强分类器程序设计:matlab程序代码。BP神经网络作为弱预测器,然后根据一定的算法设计强分类器。
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BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
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adaboost代码
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adaboost代码
adaboost分类器
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用adsboost进行人脸检测,其中用到haar-like特征。
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新版本下的BP神经网络matlab程序,没有warning,并附有详细的参数说明
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本资源是基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模,根据Adaboost和BP神经网络原理,编程实现基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模。
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本资料仅供参考学习
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