资源列表
life32
- 成功再现康韦的生命游戏。这是人工生命方法的缘起之作，在人工生命科学诞生之初备受关注。
rapport_Frederic_Favre_Artigues
- systèmes immunitaires artificiels
Backtracking-Search-Algorithm
- 回溯搜索算法源代码Backtracking Search Algorithm-Backtracking Search Algorithm
somtoolbox
- 自组织神经网络工具箱，挺好用。有案例，掌握点基本知识后，可以立刻上手，石河初学者来个感性认识，同时，提供研究基础。-somtoolbox，for matlab v5.0，run well，tested。with 4 demos。
eslunwen
- 《研究生论文-面向对象的Visual Prolog及其在专家系统的研究与应用》
Recognize
- 基于神经网络的识别系统
Apriori(Finish)
- 可計算itemset<=5以下的高頻項目集
Novel-quaternion-Kalman-filter
- An introduncion to kalman filter and its use in navigation!
ckn-matlab-v1.0-svn2014-11-19.tar
- Convolutional Kernel Network 算法原码-Code of Convolutional Kernel Network. Used for feature extraction and classification, LEAR France
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- libsvm 带GUI libsvm 带GUI libsvm 带GUI libsvm 带GUI-Libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI
k_mean
- K—mean算法的matlab实现，适合算法初学者，可加深对其的理解(Matlab implementation of K - mean algorithm)
apriori
- 收集数据：使用任何方法 准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则 使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。 然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来