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ID3决策树算法实验
- 决策树ID3算法实验_数据集car_databases。用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个
Abat_algorithm
- 粒子群算法改进的自适应蝙蝠算法,具有很好的收敛速度和收敛精度(Improved adaptive bat algorithm based on particle swarm optimization has good convergence speed and convergence accuracy.)
最大二分配法
- 如果G的边集E(G)中有个子集M，满足M中的任何两条边 都不邻接，则M就是图G的一个匹配。包含边数最多的匹配 称为最大匹配，最大匹配所包含的边数称为最大匹配数。当 G是二分图时，问题就比较特殊了，这就是我们要解决 的问题——最大二分匹配。(If there is a subset M in the edge set E (G) of G, if any two edges in M are not adjacent, then M is a match of graph G. The match
贝叶斯分类算法
- 5个描述属性，一个分类属性，通过贝叶斯算法实现分类(5 descr iptive attributes, one categorical attribute, is implemented by Bayes algorithm.)
Check bus routes
- 问题描述 当一个用户从甲地到乙地时，由于不同需求，就有不同的交通方式及不同的交通路线。有人希望以最快速度到达，有人希望以最短距离到达，有人希望用最少的费用等。交通方式有公交车和地铁。编写一北京公交线路查询系统，通过输入起始站、终点站，为用户提供三种或以上决策的交通咨询。(problem descr iption When a user goes from point a to point b, there are different modes of transportation and d
几种信号的产生
- 产生BPSK,QPSK,UQPSK,OQPSK等信号(Produce the signals of BPSK,QPSK,UQPSK,OQPSK and so on.)
sparse-cvpr13
- 使用迁移学习和稀疏编码来实现不同领域之间的适配，是一种基于特征表示的迁移学习(This method is designed for image clustering and classification and called sparse subspace clustering.)
KEFshili
- 基于singer模型的雷达信号跟踪ekf算法滤波示例，(EKF algorithm filtering example)
DFP&conjugare direction
- DFP和BFGS算法由于只在最后运算上有点细微差别所以写在了一起，分别用注释的形式表示，函数可自行调节(The DFP and BFGS algorithms are written together in the form of annotations because they only have a small cell in the last operation. The function can be adjusted by itself.)
AP聚类算法和案例
- ap聚类算法实现三维数据点的分类，demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)
Deep Learning with Python(Fran?ois Chollet)
- 深度学习入门教程；使用python一步步教你走向大神之路(use python language to learn deeplearning)
simulink
- 实现pmsm的电流矢量控制，参数设置合理，仿真效果良好，(The current vector control of PMSM is realized, the parameters are set reasonably and the simulation results are good.)