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Ch02
- 机器学习KNN算法的Python实现，包含测试数据集(KNN algorithm in machine learning,in python)
elm
- 一个简单移动的ELM超限学习机的小例子，实现了简单的ELM神经网络模型，并且还带有测试数据集。(A simple example of a simple moving ELM overrun learning machine)
kmean
- 一个学习k均值聚类的实例，代码实现了其基本原理，简单易懂，带有测试，训练数据集，可直接上手操作(A learning k-means clustering example, the code to achieve its basic principles, easy to understand, with a test, training data set can be used directly)
LTC6804相关
- LTC6804资料合集，包含： 中文数据手册 官方提供的cpp文件，头文件以及经过上传者修改而成的c文件 官方提供的适用于Linduino开发套件的的测试例程(LTC6804 data collection, including: Chinese Data Handbook Officially provided CPP files, header files, and C files modified by the uploads A test routine that is of
set
- 进化优化方法常被用于生成结构化测试用例。现有方法每次仅针对一个被测对象，生一个测试用例。要生成覆盖所有目标的测试用例集，需多次执行进化过程。本文基于集合进化优化方法，实现新的测试用例生成方法。实现的算法中，一个个体包含多个测试用例，因此，一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集。(Evolutionary optimization algorithms often used to generate structured test cases. When generating test ca
exdluslve-yinker
- k-means算法,包括一个测试的4类的测试数据集,()
模糊c均值聚类算法
- 模糊c均值聚类算法的实现，还有相对的测试数据集(Fuzzy C-Means clustering algorithm)
python实现代码、测试数据集及结果
- 密度距离矩阵优化聚类算法python实现(Python implementation of density distance matrix optimization clustering algorithm)
FingerTip
- 基于深度相机的手势识别，利用深度信息设置包围盒分割手，然后使用SVM分类器对训练数据集进行训练。在静态手势测试时，我们先计算测试图像的HOG特征，然后经SVM分类得到测试结果(Based on the gesture recognition of the depth camera, the depth information is used to set the bounding box to divide the hand, and then the training data set is
77197037
- 这是一个基于weka数据挖掘的实验测试数据集,格式为 arff,里面包含有名词性和数值型的数据集,用于weka挖掘测试()
KNN
- 利用KNN算法识别手写数字，zip内包含训练数据集和测试数据集(This is a handwriting number recognition demo using kNN algorithm)
apriori
- 收集数据：使用任何方法 准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则 使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。 然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来
Taget_Detcetion_tracking
- 该项目包含特征提取，模型判别，运动建模，特征提取包含Haar-like，HOG，判别包含岭回归，SO-SVM，测试数据集为2013Tracking-Benchmake BlasketBall手动标注图像(The project includes feature extraction, model discrimination, motion modeling, feature extraction including Haar-like, HOG, discriminant inclusion
Data
- 人脸识别图像集，用于人脸识别与分类，40类别，每类别5张，分训练和测试样本。(Face recognition image set is used for face recognition and classification. 40 categories, 5 for each category, are divided into training and testing samples.)
HOGSVM
- 输入训练样本集和测试样本集，通过提取HOG然后用SVM实现分类。(Input training samples and test samples, extract HOG and implement classification with SVM.)
Apriori
- apriori算法python代码实现，需用数据集进行测试(Apriori algorithm Python code implementation, you need to take the data set to test.)
py3-neural-network-master
- Python3.6实现神经网络算法，经过mnist数据集测试后表现良好，准确率约为95%-96%。 /src 为源代码 /data为mnist算集(This is a code samples for "Neural Networks and Deep Learning" using python3.)
ID3决策树算法实验
- 决策树ID3算法实验_数据集car_databases。用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个
E_DirectX
- E_DirectX 2.0 更新日志 - 2015-03-21 12:50 以下更改相对于 E_D3D9 1.0正式版: 1:[!]"E_D3D9" 改名为“E_DirectX".为其他DirectX组件作准备. 2:[!]调用"d3dx9_42.dll"库改为"d3dx9_39.dll"库.直接影响相关的ID3DX...类. 3:[!]优化各类(修改为继承)，删除与基类重复的方法,相对减少源码体积(不
POJceshishujuheji
- 一位ACMer过来人的心得POJ测试数据合集 大家都看看啊~~~(Of a ACMer someone who experiences the POJ test data collection we all look at ah ~ ~ ~)