灰太狼优化器的最佳改进之一
非洲秃鹫优化算法：一种新的求解全局优化问题的自然启发元启发式算法
该工具箱提供了30种脑电图特征提取方法(HA, HM, HC等)，用于脑电图(EEG)应用。
人工大猩猩部队优化器：一种新的求解全局优化问题的自然启发元启发式算法
根据风暴事件的位置、时间和类型，探索数据并使用机器学习来预测风暴事件的损失成本
鲸鱼优化算法（WOA）在特征选择任务中的应用。
给定一个混淆矩阵作为输入，此函数计算感兴趣的主要统计信息，包括宏平均值和微平均值。
演示了二元灰狼优化算法在特征选择任务中的应用。
MATLAB编码器的深度学习库接口
刚性系统的一阶梯度下降算法。
三维ResNet-18网络的预训练神经网络工具箱模型
本示例主要演示如何注册新人脸、标记新人脸、提取特征和实时识别人脸。
基于kNN的多类分类
k-means聚类MATLAB实现。任意维度数据的聚类和迭代次数可调。
基于深度神经网络的去噪-卷积神经网络
简单，快速，易于实现。滤波器特征选择方法包括Relief-F、PCC、TV和NCA。
MATLAB图像处理和计算机视觉日语评价工具包
用于机器学习、不确定性量化和全局灵敏度分析的数据驱动任意多项式混沌展开
从GPU编码器深度学习库的接口
NVIDIA GPU支万博1manbetx持GPU编码器
面向机器学习和文本深度学习的预训练英语单词嵌入模型
这个演示演示了如何使用CNN执行一种名为混合/随机配对的数据增强方法来进行图像分类
基于NB的多类分类
变分贝叶斯分析
特征选择任务采用差分进化(Differential Evolution, DE)的二进制版本，称为二进制差分进化(binary Differential Evolution, BDE)。
利用深度学习工具进行目标检测。
量化和压缩深度学习模型
？一个轻量级的神经成像。nii到。png转换器为Matlab用户
基于人工智能的模型，用于根据特定的振动特征对不同的木材种类进行分类。
用于核自适应滤波的Matlab基准测试工具箱
平衡优化器（EO）在特征选择任务中的应用。
论文代码“精确稳定的机器学习算法：特征值分类（特征类）”
此演示演示如何使用LIME（局部可解释模型不可知解释）解释CNN的分类[1]。石灰による特徴量の可視化
SVD是一种用于多类分类的新型机器学习算法。
将神经信号与连续刺激联系起来的MATLAB软件包
网络研讨会的演示文件：“使用MATLAB进行预测性维护”（日语）。
显示从随机森林学习的决策树模型作为毕达哥拉斯树
用于级联深层森林的代码和函数
データをもとに異常状態を検出する手法として、これまで様々な手法が提案されています。そのなかでも、多次元データの中から「教師なし」で異常を検出する手法は実用上とても重要な手法です。本デモでは、代表的な「教師なし」の異常検出アルゴリズム3.つをご紹介します。
Harris-Hawks优化器（HHO）是一种新的用于全局优化的元启发式优化范式
简单算法展示了二进制粒子群优化算法在特征选择问题中的应用。
这个演示演示了如何使用自动编码器检测传感器数据中的异常
此应用程序使用ML技术检测病毒！
汤普森抽样高效多目标优化(TSEMO)算法
本演示演示如何实现卷积神经网络（CNN）用于多输入图像分类。カスタムループを用いて複数入力の有线电视新闻网を実装します。
-使用异质感染率模型的国家和美国各州对新冠病毒-19的预测-未报告病例的数据驱动识别
对象检测-使用深度学习的YOLO对象检测器
基于机器学习的光伏风电混合管理系统
具有准确性、敏感性和特异性计算的ELM
