资源列表
EM
- EM算法，详细介绍了EM算法的应用，对研究EM算法的人来说有很大的帮助。-EM algorithm, described in detail the application of EM algorithm
cell
- 人工智能神经网络算法的实现。注意可能由于实现方式不同而导致结果有点不一样，这是允许的。-Artificial neural network algorithm.
SVM
- 基于改进SVM的特征选择，可以帮助大家认识SVM-To improve the SVM-based feature selection can help you understand the SVM
Neural
- matlab 编写的小波分解程序,进行模式识别-the preparation of the wavelet decomposition matlab procedures, pattern recognition
algorithm
- 传算法伪代码实例，遗传算法中最重要的过程就是选择和交叉。 -Examples of pseudo-code algorithm, genetic algorithm is the most important process of selection and crossover.
HungaryNamingRules
- 匈牙利命名法则，关于在编程中变量的命名的一个很好的参考！-Hungary naming rules，a good reference of naming variables in the programming！
RepeatFCM
- FCM算法的实现及测试，该源码实现常用数据集的测试。-FCM algorithm and testing, the achievement of the source data sets commonly used test.
subb
- 利用动量梯度下降算法训练BP网络，得到误差显示图，并最终进行预测-Gradient descent algorithm using momentum BP network training, the error display map, and, ultimately, to predict
LIBSVM_use
- LibSVM代码说明，有助于对算法实现的理解。-LibSVM explation
projectionsGray
- 灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色系统(第三版)-projections Gray (No. Third Edition)
111
- FP算法 由韩家炜教授发明 用于挖掘频繁项集-The FP algorithm Invents by Professor Jiawei Han uses in unearthing the frequent item set
A
- 一个A*算法的的实现过程的演示，是个非常清晰的能理解到A是怎么实现的-A* algorithm is a realization of the demonstration process, it is a very clear to understand how the realization of A