资源列表
hw4
- k近邻分类，内部有文档详细说明，具体例子是通过k近邻对常用数据集mnist.mat（头像数据）进行分类-k nearest
question5
- 通过fisher进行降维，然后通过最近邻进行分类。fisher通过两种不同方式进行降维。-using fisher to decrease the dimension of feature. then use k nearest to classifycation.
softmax-regression
- softmax 回归源代码（高维logistic回归 ）进行邮件文本分类。-softmax regression to classify for email text.(high dimension of logistic regression)
naive_bayes
- 用naive bayes算法对文本邮件进行分类。原文本共20类，几万词条，采用标准的数据库文本作为数据源。-naive bayes alogrithm to classify email text.
hw3_svm
- 通过quad实现svm，通过二次型进行惩罚函数最优解求解，从而实现的svm-using quad for svm
PSO
- 粒子群算法代码。经典粒子群算法，可根据代码学习或改进。-PSO algorithm code. Classical particle swarm optimization, can learn or improve according to the code.
Intelligent-optimization-algorithm-
- 智能优化算法代码经典集合。 众多智能优化算法集合，供学习和改进使用-Intelligent optimization algorithm code classic collection. A collection of many intelligent optimization algorithms for learning and improve the use of
CUDA-CNN-master
- 提升mnist字符识别准确度，利用cuda进行加速其识别过程-improve the accuracy of mnist
C_MCC
- 最大相关熵准则自适应滤波，凸组合，两个滤波器-mcc filtering, convex combination, two filters
B-ELM
- B_ELM 极限学习机算法 包含demo-B_ELM 极限学习机算法 包含demo
Cascade
- 级联形式的最大相关熵准则自适应滤波算法,希望有所帮助-Cascade MCC adaptive filtering algorithm
PCANet_demo
- pcanet 多层的pca 组成的网络，包含demo-pcanet 多层的pca 组成的网络