搜索资源列表
trtcurve
- 本程序为绘制分形混浊曲线,Julia集,和Mandelbrot集的程序源代码-This program is fractal opacity curve drawing, Julia set and Mandelbrot set and program source code
sus
- 固定增量法求分界面 利用误差平方和函数集群 推荐一下-Fixed incremental method interface Recommend using error sum of squares function clusters
EAQX
- 固定增量法求分界面 利用误差平方和函数集群 推荐一下-Fixed incremental method interface Recommend using error sum of squares function clusters
genetic-algorithm
- 文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练，获得基于SVM的财务危机 在风险程度差异化基础上的检验样本，由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性 转化获得各类型层的训练样本支持向量，并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统 预测层级化处理和最小二乘SVM（LS-SVM）的财务危机预测-Using genetic algorithm and support vector machine for financial analysis
knn-MATLAB
- 这是一个实现简单的多数表决法的KNN算法。KNN算法涉及三个重要的步骤，分别是决定K的大小；距离的表达方法（一般有欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离）；决策方法（多数表决法，KD树法等）。本程序是采用多数表决的决策方法，距离表达采用欧式距离。适用于小样本少特征的数据集。(KNN algorithm realized by MATLAB, useful for small training set and less features.)
0206406
- 固定增量法求分界面 利用误差平方和函数集群 推荐一下(Fixed incremental method interface Recommend using error sum of squares function clusters)
pr
- 模式识别，贝叶斯分类、计算错误率，较好的分出两类样本集，画roc曲线(Two categories of Bias classification and computational error rate)
ant
- 用java实现了蚁群算法，并增加了画图功能，算法经过了优化，用att48数据集（附件里有）最高得到10812分(java ant colony algorithm, with drawing function, the algorithm has been optimized, with the att48 data set up to 10812 points)
vbemgmm
- 在混合高斯模型参数估计方法上有很多方法，例如最大似然函数的EM算法，但是该算法容易出现过拟合，故本文提出了一个变分EM的算法来对参数进行估计，可以避免EM算法中的不足。 下面的示例文件中说明了使用下面的示例文件说明了用法 examplevbem，VBEM M示例文件 faithful.txt数据集为例(The parameters of Gauss mixture model estimation method has a lot of methods, such as the maxim
Little_小朋友齊打交
- 小朋友齊打交2（Little Fighter 2，縮寫：LF2）是小朋友齊打交的續集，於1.9版時期曾被改名為小鬥士二，但現時2.0版都沿用原名，理由似乎是原名早已深入民心。 背景該遊戲系列由香港中文大學計算機科學系學生Marti Wong（小熊）及Starsky Wong（浩然）合力開發，共分兩作，分別為《小朋友齊打交》（Little Fighter，LF1）及《小朋友齊打交2》（Little Fighter 2，LF2），主要以Visual C#與DirectX程式庫編寫。(Little
comjarishndesignphase
- 徐士良 《C常用算法程序集》第2版 第5部分 一共分5部分,用超星打开()
code
- 利用变分的水平集方法实现图像分割。该方法的优点在于可以实现对于拓扑结构改变的物体的图像分割。并且速度相对于传统的水平及方法快，并且更加稳定。(achieve image segmentation based on level set)
LSSVMlabv
- trainlssvm函数用于训练模型，主要有两种使用形式： [alpha, b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,kernel_par,kernel,preprocess}) model = trainlssvm(model)或者model = trainlssvm(model, X, Y) X和Y分别是训练样本集的输入和输出数据。(The trainlssvm function is used for training models, and there are t
namberindilect
- 徐士良 《C常用算法程序集》第2版 第5部分 一共分5部分,用超星打开()
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.)
2
- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate
L4_1
- a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上和分别属于+1类和-1类，请在上述数据集的两类中各随机抽取150个样本作为训练集，运用Logistic regression算法得到的分类面，然后对余下的各5