资源列表
paramesh_4.1
- 自适应笛卡尔网格程序，是未来研究的主要方向，其为国际上通用计算程序包-PARAMESH is a package of Fortran 90 subroutines designed to provide an application developer with an easy route to extend an existing serial code which uses a logically cartesian structured mesh into a parallel code
TFRWV
- 该源码用于分析信号的时频特性，wigner-ville分布，单信号以及两个信号间的正交wigner-ville分布-wigner-ville distribution
ninewton
- 拟牛顿法求解方程，计算每一步的结果以及最终迭代次数-Quasi-Newton method for solving equations, each step of the calculation results and the final iterations
adaboost
- AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后， 计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。 可以看出，训练流程是串行的
KMeans
- K-均值聚类算法，属于无监督机器学习算法，发现给定数据集的k个簇的算法。 首先，随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，为每个点找距其最近的质心， 将其分配给该质心对应的簇，更新每一个簇的质心，直到质心不在变化。 K-均值聚类算法一个优点是k是用户自定义的参数，用户并不知道是否好，与此同时，K-均值算法收敛但是聚类效果差， 由于算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值。 K-均值聚类算法的一个变形是二分K-均值聚类算法，该算法首先将所有点作为一个簇，然
MT2DOccam-inversion
- MT2d经典的OCCAM反演程序!包括相应的算例和程序说明。-MT2D OCCAM INVERSION CODE!
Decisiontree
- 实现基本功能的决策树分类算法，可以对连续变量进行处理，能显示生成的决策树。-Basic functions of decision tree classification algorithm for continuous variables can be processed to show the resulting decision tree.
triangle
- 采用有限元方法时会用到三角网格剖分，此程序可以自动生成三角网格，可参考程序中的说明相应地设置参数-Will be used when using the finite element method triangular mesh generation, this program can automatically generate triangular mesh, refer to the procedures described in the corresponding parameter s
FEM2.tar
- 有限元方法求解二维椭圆方程的matlab程序。-Finite element method for solving two-dimensional elliptic equations matlab program.
wavelenvsth
- 该程序可以用来计算水中行波波长、周期与水深之间的关系。-Relationship between wavelength, wave period and water depth
demo_gparm
- 主要作为多维输入高斯过程拟合的实例，并讨论了不同超参数条件，不同协方差函数的表现- Primarily as a multi-dimensional Gaussian process input fitting examples and discuss the different super-parameters, the performance of different covariance functions
manifold-learning
- 介绍流形学习中的维数规约算法，流行学习是指学习一组具有非线性关系的数据之间的本质表示-introduce the dimension reduction algorithm in manifold learning, which is used to learn the intrinsic representation of a serial non-liner datas