搜索资源列表
mcf
- SPEC2K测试集MCF输入，SPEC2K是一种标准测试集-MCF s input(benchmarks SPEC2K)
plateidentify
- 车牌识别 opencv 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-License plate recognition opencv The first open a picture and then follow the order of grayscale, binary, gray stretch,
libsvmtest
- eclipse project导入即可使用。 本例包含用libsvm做训练分类用的完整实例。运行predict_svm.py 其中，pattern.txt是模式列表，train-c.txt,test-c.txt分别是训练集和测试集。其中svm.py和svmutil.py是来自libsvm官网3.11中的python包，经过修改之后的。 详情请看这里： 关于这个bug：http://www.tanglei.name/a-bug-in-libsvm-3.11/
T-HOMEWORK
- 用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。-Use Parzen Wi
Bbayesiann1a
- 用贝叶斯算法解决数据挖掘中分类问题，，先用训练集进行训练，再用测试集进行测试 -Bayesian algorithm to solve the classification problem in data mining, training, first use the training set, and then the test set to test
beyes
- C++写的一个贝叶斯分类算法，附有一个训练集数据和一个测试集数据-C++ write a Bayesian classification algorithm
matlab-4
- 用BP算法实现函数 逼近。 说明：1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层） 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集 3）用训练集训练网络 4）用测试集检验训练结果 -With BP algorithm function approximation. Descr iption: 1) The network structure of the three-layer (input layer, a hidden layer and output laye
Concha_CF
- 【转】协同过滤代码，用于推荐系统，包括基于项目和基于用户两种情况。实现基于用户和基于项目的协同过滤算法。 实验所用数据为MovieLens – a web-based movies recommender system with 43,000 users & over 3500 movies. 保存在ga.mat文件用，由于ga.test测试集过于庞大，全部用来计算的话耗时庞大，所以每次计算时随机选择部分，具体函数的使用请参照probar.m。我所得到的实验结果保存在results1-resul
PCA_based-Face-Recognition-System
- 基于pca的人脸识别算法，包括matlab源代码和相关的训练集和测试集。-PCA_based Face Recognition System
a
- 给定一个浮点数混合运算的中缀表达式，分别实现转换成为后缀表达式，然后求值；和直接对中缀表达式求值两种求值算法，并通过对给定测试集的实验，比较两种算法的效率差异并进行分析-Given mixed operation of a float infix expression, respectively, to achieve converted into postfix expression then evaluated , and infix expression evaluator two eva
license-plate-recognition-system-
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-First open a picture in order graying, binarization, gray stretch, license plate location, binarization, skew correction and character s
BP
- 用C写的简单的神经网络算法，利用训练集学习并建立模型，并对测试集进行分类-Simple neural network algorithm, written in C using the training set of learning and to establish the model, and test set classification
ChineseSegment
- 一个完整的中文分词程序，有源码，词典，训练集。算法简洁高效，准确率高。包含了一种将标注语料和词典融合的新型分词方法。将语料分割为2:1为训练集和测试集，加上一个外部词典，准确率可以达到95 。适合入门者学习。也适合需要一个简单分词工具的应用。-A Chinese word segmentation procedures, source, dictionary, the training set. The algorithm is simple and efficient, high accura
SVM
- 首先将变压器故障的样本分成训练集和测试集两部分，然后对它们进行归一化，再用网格参数寻优得到c和g，最后进行变压器故障的预测。-SVM transformer fault diagnosis
Bayes
- 实现贝叶斯分类算法,将指定的文件训练后，对测试集进行分类-Bayes classifier
Imageslicense-plate-recognition
- 237幅车牌照片(文件名是车牌号)(车牌识别图片测试集)(图片均是jpg格式)(基本都是蓝牌私家车牌照)-237Images_For_license plate recognition(LPR)
nn
- 最近邻算法实现 k近邻 Z为训练集，每行一个样本，n*m labZ为与Z对应的类别，列向量 Z_T为测试集，每行一个样本，p*m labZ_T为输出结果,p*1-Nearest-neighbor algorithm
TE
- 田纳西伊斯曼仿真数据，包括训练集和测试集-The Tennessee Eastman simulation data
BP
- 一个简单的神经网络实现二分类问题，里面包含代码，以及训练集和测试集的数据，可以直接用的，对初学者是不错的资源-A simple neural network to achieve the two-class problem, which contains the code, as well as training and testing data sets can be directly used, is a good resource for beginners
svmreg
- svm-分类，建模，预测等，可以分类，含训练集与测试集-svm-classification, modeling, forecasting, classification, with the training set and test set