Pattern Recognition and Machine Learning Toolbox
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Zitieren als
Mo Chen (2026). Pattern Recognition and Machine Learning Toolbox (https://github.com/PRML/PRMLT), GitHub. Abgerufen .
Quellenangaben
Inspiriert: Variational Bayesian Linear Regression, Probabilistic Linear Regression, Variational Bayesian Relevance Vector Machine for Sparse Coding, Bayesian Compressive Sensing (sparse coding) and Relevance Vector Machine, Gram-Schmidt orthogonalization, Kalman Filter and Linear Dynamic System, Kernel Learning Toolbox, EM for Mixture of Bernoulli (Unsupervised Naive Bayes) for clustering binary data, Adaboost, Probabilistic PCA and Factor Analysis, Dirichlet Process Gaussian Mixture Model, Log Probability Density Function (PDF), Naive Bayes Classifier, Hidden Markov Model Toolbox (HMM), MLP Neural Network trained by backpropagation, Logistic Regression for Classification, Pairwise Distance Matrix, Kmeans Clustering, Kernel Kmeans, EM Algorithm for Gaussian Mixture Model (EM GMM), Kmedoids, Normalized Mutual Information, Variational Bayesian Inference for Gaussian Mixture Model, Information Theory Toolbox
Kategorien
Mehr zu Statistics and Machine Learning Toolbox finden Sie in Help Center und MATLAB Answers
Allgemeine Informationen
- Version (93,6 KB)
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Kompatibilität der MATLAB-Version
- Kompatibel mit allen Versionen
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| Version | Veröffentlicht | Versionshinweise | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0 | update description |
