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SVM
- SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题．这是一本介绍SVM方法的应为资料-SVM method is a non-linear mapping p, the sample space is mapped into a high-dimensional and even infinite dimensional feature space (Hilbert sp
PageRank
- 这是一本介绍PageRank算法的资料。PageRank基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/C(T)其中PR（T）为T的PageRank值，C(T)为T的出链数，则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。 -This is the one introduced the PageRank algorithm. PageRank basic idea: If the p
AdaBoost
- 这是一本介绍AdaBoost算法的资料。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器-This is an introduction AdaBoost algorithm information. Adaboost is an iterative algorithm, the core idea for a training set of different classifiers (weak cl
LBP
- 给出图像坐标，计算对应坐标的LBP(局部二值模式)特征-compute LBP(Local binary pattern) feature
test_k_means
- K-means算法的c语言实现。 使用SDL库做了个界面，可以看到测试效果。-K-means algorithm in c language. Using the SDL library has an interface, you can see the test results.
Brennlianshiia
- 一种基于BP的神经网络的人脸脸图像识别方法MATLAB实现 -Based on the human face of the BP neural network face recognition method MATLAB implementation
TBPNN5ziph
- 运用BP人工神经网络做模式识别的源源码实例程序源码源代码 -Sample program source code source code source code using BP artificial neural network for pattern recognition
dneuuronet-BBo
- 用MATLAB做的BP神经经网络，能识别简单易懂的图象 -BP Neural through the network using MATLAB, and can identify simple image
BHanndwrittenP
- BP神经网络，是运用人工智能的方法，训练权值，建立模式识别的模型。本程序源码，使用三层神经网络，，对隐层的节点个数使用经验公式，对其他的参数设置也进行了优化，实现了手写数字的识别， 可直接使用。 -BP neural network, the use of artificial intelligence methods, training weights to establish the model of pattern recognition. The program source cod
BBPnnettP
- BP神经网络的简单易懂应用示示例，完成了网络训练并进行验证 -BP neural network is simple and easy to understand application to show the example, to complete the network training and validation
Cmubbiaoshibbh
- 染色体识别与统计汽车牌照定位与字符识别一一种基于BP神经网络识别字符的简单易懂实验 -Chromosome identification and Statistics License Plate Character Recognition Based on BP neural network to identify the characters easy to understand experimental