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matlab机器学习课程：神经网络支持向量机随机森林多目标改进量子遗传粒子群蚁群差分退火贝叶斯分类决策树程序仿真，包含优化算法、数据分析、先讲原理讲代码数学建模

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2021-08-05 21:02:52
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视频选集
（1/159）
1-1机器学习概述
09:48
1-2机器学习中的发展历史以及算法概览
12:05
1-3机器学习的基本结构和功能
13:22
1-4机器学习算法的雏形：感知机算法
09:40
1-5感知机的案例和学习算法的“注意点”
11:58
1-6简单感知机的matlab仿真
17:12
1-7回归分析中的变量关系介绍
11:04
1-8一元线性回归模型
10:23
1-9多元线性回归模型
09:34
1-10多元线性回归的matlab仿真
10:39
1-11回归拟合和分类的性能评估
12:54
1-12性能评估的matlab仿真
10:59
2-1matlab中常用的数据分析基础函数
13:45
2-2中心化、归一化和标准化
13:16
2-3数据清洗：缺失值处理（试看版）
02:01
2-4数据清洗：异常值处理（试看版）
02:00
2-5主成分分析（PCA）（试看版）
02:02
2-6主成分分析的matlab仿真（试看版）
02:01
2-7独立成分分析（ICA）（试看版）
02:01
2-8独立成分分析的matlab仿真（试看版）
02:02
2-9因子分析（FA）（试看版）
02:01
2-10因子分析的matlab仿真（试看版）
02:01
2-11蒙特卡洛法抽样（MC）（试看版）
02:01
2-12层次分析算法（AHP）（试看版）
02:00
2-13案例：利用主成分分析（PCA）计算权重打分和排名（试看版）
01:01
2-14熵权法（试看版）
02:01
2-15遗传算法优化投影寻踪模型（试看版）
05:07
2-16粒子群算法优化投影寻踪模型（试看版）
06:07
2-17加速遗传优化投影寻踪模型（试看版）
04:56
3-1寻优算法基础知识介绍
21:50
3-2梯度下降法
21:21
3-3粒子群算法
20:11
3-4粒子群算法经典改进：量子粒子群（试看版）
02:01
3-5粒子群算法经典改进：离散二进制粒子群（试看版）
02:01
3-6粒子群算法的经典改进：混沌搜索（试看版）
02:37
3-7matlab自带的粒子群工具箱的讲解和演示（试看版）
03:07
3-8遗传算法（试看版）
10:27
3-9遗传算法的经典改进：自适应交叉和变异概率（试看版）
02:04
3-10遗传算法的经典改进：改进轮盘赌（试看版）
02:01
3-11遗传算法的经典改进：混沌初始化种群（试看版）
03:23
3-12遗传算法的经典改进：混沌搜索（试看版）
02:45
3-13matlab自带的遗传工具箱的讲解和演示（试看版）
02:48
3-14粒子群遗传混合优化算法（试看版）
02:21
3-15量子遗传算法（试看版）
11:09
3-16什么是旅行商（tsp)问题
04:34
3-17遗传优化tsp问题（试看版）
05:13
3-18粒子群优化tsp问题（试看版）
02:06
3-19什么是带时间窗的多回路运输（vrp）问题
07:16
3-20遗传优化带时间窗的vrp问题（车辆数固定）（试看版）
02:30
3-21遗传优化带时间窗的vrp问题（车辆数优化）（试看版）
00:52
3-22什么是车间调度(jsp)问题
05:42
3-23遗传优化jsp问题（试看版）
00:33
3-24什么是01背包问题
01:35
3-25遗传优化01背包问题（试看版）
01:47
3-26粒子群优化01背包问题（试看版）
00:54
3-27蚁群算法（试看版）
08:34
3-28蚁群算法的经典改进：蚁群系统（试看版）
03:30
3-29蚁群算法的经典改进：最大最小蚁群（试看版）
04:15
3-30多目标遗传nsga2算法及其工具箱代码实现（试看版）
07:31
3-31多目标遗传nsga2源代码实现（试看版）
01:43
3-32多目标粒子群mopso算法及其源代码实现（试看版）
07:27
3-33多目标算法pareto解的评价指标（试看版）
08:55
3-34多目标算法pareto解集的折衷解如何选择（试看版）
02:01
3-35路径问题中的局部搜索算法：2-opt（试看版）
00:53
3-36鲸鱼（woa)优化算法及其代码仿真（试看版）
02:53
3-37烟花（fa)优化算法及其代码仿真（试看版）
05:42
3-38烟花算法的经典改进：引力搜索（试看版）
03:14
3-39差分（DE）进化算法及其代码仿真（试看版）
02:47
3-40模拟退火（SA）算法及其代码仿真（试看版）
03:49
3-41matlab自带的非线性规划fmincon仿真（试看版）
04:55
3-42什么是装配线平衡优化问题
09:00
3-43多目标遗传nsga2优化装配线平衡问题（试看版）
01:19
3-44动态规划原理以及离散案例仿真（试看版）
09:52
3-45动态规划求解连续变量带约束优化问题（试看版）
03:57
3-46什么是集装箱多式联运问题
10:10
3-47蚁群算法优化集装箱多式联运问题（试看版）
01:19
3-48多目标优化平台platemo使用详解以及扩展（试看版）
23:29
3-49二进制01整数规划求解mtsp多旅行商问题（试看版）
12:41
3-50遗传算法优化集装箱多式联运问题（试看版）
06:46
3-51什么是物流配送中心（充电站）选址优化问题
07:48
3-52遗传算法优化选址问题（选址总数不定）（试看版）
04:06
3-53遗传算法优化选址问题（选址总数确定）（试看版）
05:47
3-54粒子群优化选址问题（选址总数不定）（试看版）
02:57
3-55粒子群优化选址问题（选址总数确定）（试看版）
02:45
3-56免疫遗传算法（试看版）
14:07
3-57免疫遗传算法优化选址问题（选址总数不定）（试看版）
03:35
3-58免疫遗传算法优化选址问题（选址总数确定）（试看版）
05:59
3-59多目标遗传nsga2优化选址问题（选址总数不定）（试看版）
02:58
3-60多目标遗传nsga2优化选址问题（选址总数确定）（试看版）
03:18
3-61基于SLP的遗传算法优化车间布局问题（试看版）
11:39
3-62蚁群算法优化栅格地图有障碍物路径最短问题（试看版）
02:46
3-63遗传算法优化水库调度问题（试看版）
12:45
3-64蚁群优化带时间窗的vrp问题（试看版）
06:50
3-65粒子群算法的经典改进：引入模拟退火劣质解接受率（试看版）
04:32
3-66遗传算法的经典改进：引入模拟退火劣质解接受率（试看版）
02:48
3-67多目标粒子群（基于网格排序）原理以及代码仿真（试看版）
16:25
4-1bp神经网络原理介绍
20:49
4-2bp神经网络工具箱代码的实现（matlab自带）（试看版）
03:06
4-3bp神经网络的源代码实现（非工具箱版本）（试看版）
01:46
4-4bp神经网络基于IRIS数据集实现分类（自带bp版本）（试看版）
00:49
4-5Kmeans聚类算法
04:10
4-6Kmeans聚类的工具箱和源代码实现（试看版）
01:09
4-7rbf神经网络原理介绍（试看版）
03:24
4-8rbf神经网络工具箱代码的实现（matlab自带）（试看版）
01:51
4-9rbf神经网络的源代码实现（基于聚类和LMS）（试看版）
01:45
4-10rbf神经网络的源代码实现（基于梯度下降）（试看版）
01:55
4-11支持向量机svm原理介绍（试看版）
06:16
4-12基于libsvm工具包的代码实现（试看版）
03:17
4-13支持向量机分类的源代码实现（非工具包）（试看版）
03:15
4-14遗传优化bp神经网络权值阈值（试看版）
04:35
4-15粒子群优化bp神经网络权值阈值（试看版）
04:03
4-16遗传优化svm的c和g（分类和回归）（试看版）
03:22
4-17粒子群优化svm的c和g（分类和回归）（试看版）
03:19
4-18遗传优化基于梯度下降的rbf神经网络权值扩展因子中心矢量（试看版）
06:09
4-19粒子群优化基于梯度下降的rbf神经网络权值扩展因子中心矢量（试看版）
04:33
4-20 遗传优化svm的输入参数使得输出最优（试看版）
04:15
4-21 粒子群优化svm的输入参数使得输出最优（试看版）
03:42
4-22 遗传优化bp的输入参数使得输出最优（试看版）
04:01
4-23 粒子群优化bp的输入参数使得输出最优（试看版）
03:29
4-24遗传算法基于bp神经网络进行特征选择（试看版）
05:31
4-25遗传算法基于svm支持向量机进行特征选择（试看版）
04:14
4-26粒子群算法基于bp神经网络进行特征选择（试看版）
03:34
4-27粒子群算法基于svm支持向量机进行特征选择（试看版）
03:22
4-28多目标遗传nsga2优化bp的输入参数使得输出最优（试看）
03:34
4-29多目标粒子群mopso优化bp的输入参数使得输出最优(试看版）
03:54
4-30多目标遗传nsga2优化svm的输入使得输出最优（试看版）
03:35
4-31多目标粒子群mopso优化svm的输入使得输出最优（试看版）
03:52
4-32贝叶斯网络理论知识（试看版）
36:42
4-33贝叶斯网络工具箱BNT详解以及编程（试看版）
12:38
4-34基于超结构体和遗传算法的贝叶斯网络结构学习（试看版）
15:56
4-35bp神经网络怎么计算特征权重（重要性）（试看版）
01:15
4-36训练好的bp神经网络怎么得到函数表达式（试看版）
03:31
4-37训练好的svm支持向量机怎么得到函数表达式（试看版）
03:00
4-38支持向量机svm如何设定自定义核函数或者混合核函数（试看版）
02:32
4-39基于bp神经网络的时间序列数据预测（试看版）
02:42
4-40基于svm支持向量机的时间序列数据预测（试看版）
02:42
4-41已知网络结构和样本数据进行贝叶斯网络预测（试看版）
06:28
4-42决策树原理介绍(试看版）
36:22
4-43决策树ID3源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
04:50
4-44决策树C4.5源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
05:58
4-45决策树cart分类源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
04:18
4-46决策树cart回归源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
03:48
4-47matlab自带的决策树cart代码讲解（试看版）
02:06
4-48随机森林原理介绍
10:44
4-49随机森林分类源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
03:58
4-50随机森林回归源代码仿真（非matlab自带）（试看版）
03:42
4-51matlab自带的随机森林代码讲解（试看版）
03:37
4-52灰色关联预测GM（1,1）（试看版）
13:40
4-53马尔可夫模型及其程序仿真（试看版）
16:04
4-54隐马尔可夫（hmm)模型原理（试看版）
23:37
4-55隐马尔可夫模型的matlab代码实现(试看版）
02:58
4-56隐马尔可夫模型的bnt工具箱代码讲解（试看版）
02:50
4-57动态贝叶斯网络原理（试看版）
18:25
4-58动态贝叶斯网络matlab代码仿真（试看版）
03:42
5-1如何用matlab求导、偏导（包含符号法和数值法）
09:07
5-2如何用matlab求积分（包含符号法和数值法）
11:18
5-3如何批量调用文件夹中的excel或者txt文件（试看版）
01:02
5-4matlab求解常规方程组（包含符号法和数值法）（试看版）
02:07
5-5如何利用matlab生成任意分布函数随机数？拟合任意分布函数参数？
38:08

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