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lapsvmp_v02
- lapsvm 方法，进行半监督学习，模式识别与数据挖掘，数据分类(lapsvm method,semi-supervised learning,label unlabel)
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
machine language learning(1)
- 机器学习实战中 各种常见算法 分类 回归 无监督学习 包括源代码的数据库(A variety of common algorithm classification regression unsupervised learning including source code database in machine learning)
SVM
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(It is a common discriminant method. In machine learning, it is a supervised learning model, usually used for pattern recognition, classification and regression an
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
SVM
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(SVM (Support Vector Machine) refers to support vector machines, which is a common method of discrimination. In the field of machine learning, it is a supervised l
processing
- 包括遥感图像分类（监督和非监督）、分类后处理、NDVI、波段运算、颜色转换、光谱分析等等。(It includes remote sensing image classification (supervised and unsupervised), post-processing classification, NDVI, band operation, color conversion, spectral analysis and so on.)
DBN
- 深度信念网络，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。(Deep belief network, a kind of neural network. It can be used for unsupervised learning, similar to a self-coding machine, or supervised learning, as a classifier.)
最优的TSVM.rar
- 用MATLAB实现半监督支持向量机，可用于分类问题中。(Semi supervised support vector machine is realized by MATLAB, which can be used in classification problems.)
关于人工智能在数据质量管理中的应用
- 说实在的，这个概念有些过于高大上，从大的方面包括、、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称
机器学习实战书+源代码
- 机器学习横跨计算机科学、工程科学和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。在需要解释并操作数据的领域都或多或少可以运用到机器学习，通过这本书可以系统地学习基于python语言的机器学习的相关知识(Machine Learning in Action written by Peter Harringto. Machine learning covers many subjects, such as computer science, engineering science and statisti
ArcGIS SDM 及操作手册
- ArcGIS SDM （Spatial Data Modeller） 是用于ArcGIS空间分析的空间数据建模器。该空间数据建模器（SDM）是一个地理处理工具的集合，用于添加带有间隔、序数或比率比例尺地图的分类地图，以生成可能发生感兴趣事件的预测地图。这些工具包括数据驱动的证据权重方法、Logistic回归方法、两监督和一无监督神经网络方法，以及知识驱动的模糊逻辑分类工具。这些分类模糊化工具是对早期SDM模糊逻辑工具的补充，现在已在ArcGIS 10 及以上版本中完全实现。所有工具都有帮助文件。
机器学习
- 机器学习无监督学习聚类算法K-mean，利用python对数据进行无监督学习分类