资源列表
DL_basic_code
- 基于python3的机器学习中可能用到的一些基本的算法。(Some basic algorithms that may be used in machine learning based on python3.)
figure_recognition
- 基于python3的利用神经网络进行的手写数字识别程序。(A handwritten numeric recognition program based on python3 based on Neural Network.)
lujinUntitled
- 路径优化的MATLAB程序，可以求得最短路，画出路径图,这是用遗传算法写的路径用户程序。(The path optimization MATLAB program can get the shortest path and draw the path map. just for study about the questions of TSP)
SVM_face_recognition
- 基于python的使用SVM的算法实现人脸的识别程序(Face recognition program based on Python based algorithm using SVM)
bpsk
- 利用bpsk调制下的，比较在有无瑞利衰落信道下的信噪比。(Signal to noise ratio under Rayleigh fading under BPSK modulation)
DL_L1
- 关于最新的python3上的decision tree 的算法(An algorithm for decision tree on the latest python3)
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
PSO
- 粒子群算法的python版本，简单实用，可直接使用(PSO of Python version)
jisuanbeimian
- 可以计算组件阴影的matlab的例程，很实用的一个小程序，主要在光伏应用上(Computing component shadows)
juanji
- matlab.褶积(又名卷积)和反褶积(又名去卷积)是一种积分变换的数学方法,在许多方面得到了广泛应用。用褶积解决试井解释中的问题,早就取得了很好成果;而反褶积,直到最近,Schroeter、Hollaender和Gringarten等人解决了其计算方法上的稳定性问题,使反褶积方法很快引起了试井界的广泛注意。有专家认为,反褶积的应用是试井解释方法发展史上的又一次重大飞跃。他们预言,随着测试新工具和新技术的增加和应用,以及与其它专业研究成果的更紧密结合,试井在油气藏描述中的作用和重要性必将不断增大
ransac算法 C++编写 多线程版
- 这是ransac算法，用 C++编写，是一个面向 多线程应用的版本 可以参考README.txt使用
基于BP神经网络的手写数字识别
- 这是一份基于BP神经网络的手写数字识别文件，包含了源代码、最优权重向量、以及带标记的训练集。代码中给出了详细的注释，对于理解神经网络的原理有很好的帮助。