14.MATLAB神经网络43个案例分析初始SVM分类与回归.zip改写

随着技术的不断进步，MATLAB神经网络在医学领域的应用日益广泛。通过43个案例分析，深入探讨了LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类效果。

卷积神经网络在机器学习和人工智能领域中占据重要位置，其通过多层处理单元进行信息提取和学习。

MATLAB神经网络30个案例详细分析

MATLAB 做神经网络，用这本《MATLAB 神经网络 30 个案例》还挺合适的。全书就是那种“你抄我讲”的风格——不搞虚的，直接上手。像手写数字识别、股价预测、语音识别这些场景，它都有现成案例，而且每一步讲得比较细，像模型选型、参数调优都没漏掉。对新手来说，照着改就能跑；对老手来说，当个模板参考也蛮香的。 其中手写数字识别这个案例，算是开门红，灰度 + 特征提取 + BP 网络，流程清楚还挺实用的。再比如股价预测这部分，用了LSTM时间序列，讲了数据清洗和调参，做金融预测的朋友可以盯一眼。 语音识别和人脸识别这两个案例也比较有代表性，前者用MFCC + DNN，后者搞了个CNN 提特征 +

这是一份深入浅出的MATLAB人工神经网络学习资料，内容详尽丰富，适合初学者和专业人士。

43 个图像分割的案例，结合了MATLAB、神经网络和SVM，做得还挺细的。尤其是真彩色图像的分割，起来本来就比较麻烦，这套资源里用 SVM 来分类像素，效果还不错，思路也清晰。 真彩色图像的图像分割，你要是做过就知道，光是 RGB 三通道提特征就够折腾了。这套教程用的是MATLAB 神经网络工具箱，再加上SVM分类，确实是个比较靠谱的方案。 资源里有 43 个案例，从图像开始，到一些比较复杂的分割应用，内容层层递进，比较适合边做边学的节奏。而且有个叫chapter18的章节，讲的是进阶的 SVM 技巧，蛮值得翻一下的。 你要是之前没玩过 SVM，建议先搞清楚它怎么分边界、怎么选核函数。再看图

MATLAB神经网络30个案例详解书中的所有源代码

这些案例展示了MATLAB神经网络的应用，非常适合初学者学习神经网络。

MATLAB神经网络30个案例分析，提供完整的MATLAB源码实现，详细展示每个案例的操作方法和结果。