搜索资源列表
人脸识别
- 利用PCA算法实现一个简单的人脸识别功能，测试集和训练集一共40张照片，可以自己再增加。(use PCA algorithm to realize face recognition function)
pca
- 主成分分析实现代码，以测试集辛烷值含量预测结果对比为例，内附数据，代码，matlab实现(Principal component analysis implementation code)
mnist_test_leveldb
- caffe-windows mnist 测试用数据集，此数据集用于mnist训练时的测试数据集(Data sets for caffe-windows MNIST tests, which are used for test data sets when MNIST is trained)
GMDH
- gmdh代码 训练方法 —————————————— 1.将数据集分为训练集和测试集。 2.建立输入层 3.建立所有符合5楼条件的神经元（只考虑“攻”和“受”的关系，不考虑具体的权值）。如果前面几层共有N个神经元，那么我们就需要建立N(N-1)/2个神经元。 4.用最小二乘法确定权值 5.计算每一个神经元在测试集上的表现。 6.选取表现最好的K个神经元放在后面一层。（K可以自己选择） 7.重复3,直到网络的性能足够好，或者网络开始过拟合。(GMDH codeTraining me
featureselect_FW_fast
- 粗糙集，属性简约，能够提供良好的测试，需要做一些参数及内容调整(Rough sets, attribute parsimony, can provide good testing and need to do some parameter and content tuning)
SVM算法二分类
- 将支持向量机（SVM）用于模式识别，解决二分类问题，程序中包含训练集和测试集。(The support vector machine (SVM) is used for pattern recognition to solve the dichotomy problem, which includes training set and test set.)
bp
- 用多层前向网络的BP算法拟合函数 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。(Fitting the function with BP algorithm of multilayer forward network)
ELM
- MATLAB版极限学习机，自带训练集与测试集，可运行。(MATLAB version of the ELM, with its own data set)
BP_mnist
- BP网络实现手写字体识别。压缩文件包含mnist数据集，直接在pycharm运行BPNetwork.py文件，输出测试集识别结果和测试精度。(Handwritten recognition based on BP network. The compressed file contains the MNIST data set, runs the BPNetwork.py file directly in the pycharm, outputs the test set, identifies
神经网络 训练识别
- 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。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
OS-ELM在线极限学习机
- 此代码是OS-ELM在线极限学习机，内含训练集和测试集。(This code is the OS-ELM online extreme learning machine, containing training set and test set.)
testall
- 有关matcovnet中的lenet网络的准确度测试代码，以及自己建立的测试集图片测试与手写数字测试的GUI界面(About the accuracy test code of lenet network in matcovnet, and the GUI interface of the test set, picture test and handwritten numeral test set up by myself)
CNN
- 用matlab编写的cnn网络，含有注释，包含训练集和测试集(It is a CNN network written in MATLAB , containing comments, including training set and test se)
entree_data.tar
- 推荐系统可用数据集，可以用语训练测试推荐算法(A data set that is recommended by the recommender system)
VC位图显示特效合集（飞入、百叶窗、交错显示等）
- sdk编写的图片显示特效，希望大家喜欢。大家下载吧。VC++6.0编译通过。本人已经测试过了，代码非常不错。
C4_5
- 决策树分类算法C4.5的matlab代码实现，可返回训练集和测试集的结果，有详细注释(classification tree)
BP NN jiaochayanzheng
- 基于改进的BP神经网络的算法，并结合了交叉验证算法，划分为训练集与测试集进行改进。(Based on the improved BP neural network algorithm and the cross validation algorithm, the training set and test set are improved.)
RBF
- RBF神经网络应用数据预测，有训练集，测试集(Application of BF neural network data forecas)
GAPSO-share
- 用于粗糙集约简的源程序代码，里面有测试的数据介绍(The source code for rough collection, which contains test data)
naive_bayes
- 朴素贝叶斯算法分类及回归，附带训练集和测试集，可以评测正确率和输出预测文件(Classification and regression of naive Bayes algorithm, incidental training set and test set can evaluate the correct rate and output prediction file.)