资源列表
svm7
- 支持向量机是一种专门用于样本分类的算法,本程序用VC++实现了SVM算法
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
CARTClassificationandRegressionTrees
- Classification and Regression Tree的ppt介绍，简称CART，即分类回归树。-Ppt Classification and Regression Tree of the introduction, referred to as CART, the classification and regression trees.
rengongzhineng
- 里面包含粒子群算法，蚁群算法，ga，rbf等基本人工智能算法，结构简单运行快，是很好的优化智能算法-Particle Swarm Optimization Algorithm
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- Design a neural network （BP） to fit one of the functions. The text includes analysis and results.-Design a neural network （BP） to fit one of the functions. The text includes analysis and results.
一个简单但很全面的遗传算法例子.rar
- 用c编写的一个基于遗传算法的工程调度的实例。,prepared using a genetic algorithm based on the example of project scheduling.
SMO算法实现
- 使用Matlab重新实现了svm算法中的核心算法SMO，即序列优化问题。 其中my_seqminopt.m是重写的实现代码，完成了核心的迭代优化过程。(MATLAB code of SMO algorithm in SVM algorithm)
A Short Introduction to Boosting
- 关于分类算法Boosting的介绍。介绍了Boosting的核心思想，以及不可忽视的重要细节问题。(A Short Introduction to Boosting)
Money Pile EA
- Money pile-EA交易系统策略理念 为激进型高收益日内趋势EA（风险适中，带总止损），充分利用外汇高杠杆以小博大的性质优势，设计理念为每一轮下单都要盈利，首单获利时追踪盈利平仓，亏损时按设定的条件MA、RSⅠ综合指标追单，整体获利总平。运行时可系统智能自动选方向或手动选方向下单，带总止损、带超点差及资金风险率仓位管理风控、资金倍增停建仓风控。首笔下单量、追仓频率、倍率、总止损均可自已调整设定。有足够资金小仓位操作能做到稳盈利。(Strategy concept of money
CCI STAR1.2.2
- 综合RSI以及CCI进场的EA，开单严格，准确率高达90% ,CCI指标被称之为“短线指标之王”它最具价值的地方就是研判短线反弹的顶点和短线回调的底部拐点的功能，短线指标中，最灵敏的并不是上述最常用的指标。 该指标用于捕捉大盘短线底的灵敏度更高、更明显，安全性也相对说来更好。移动均线交叉显示出上升/下跌趋势以及CCI显示的超买/超卖状态，并告诉你关注的价格方向及时间。(Integrated with RSI and CCI, EA has strict billing,
bp
- 用java实现的神经网络bp的核心算法，主要用于数据预测，总共20个源代码文件，eclipse的该项目，希望对大家有帮助。
matlab.nn
- 一个很好的MATLAB神经网络工具箱讲解-a descr iption of a very useful an.net in matlab