资源列表
machine-learning-ex5
- 斯坦福大学机器学习第5次作业 可供参考 100分-Stanford Machine Learning for the fifth job reference 100
machine-learning-ex4
- 斯坦福大学机器学习第4次作业 可供参考 100分-Stanford Machine Learning 4th job for reference 100
machine-learning-ex3
- 斯坦福大学机器学习第3次作业 可供参考 100分-Stanford Machine Learning 3rd job for reference 100
Desktop
- 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类-Bayesian classifier classification principle is a priori probability of an object by using the Bayesian formula to calculate the probability of subsequent experience, that is,
Desktop
- 随着人们的生活不断提高，旅游已成为提高人们生活质量的重要活动，在旅游过程中，广大游客都希望找到最佳旅游线路。而旅游线路遇到的最直接的问题是景点的具体位置。比如九寨沟景区，里面的景点多达四十一个，怎样才能准确找到自己要去景点的位置，已经成为了亟待解决的关键问题。为此，九寨沟景区决定铺设空中缆车索道，让广大游客可以在最短的时间内游览更多的景点。-With the continuous improvement of people s life, tourism has become important
Desktop
- 传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的 不同而波动，且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集； 快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进 了传统K-medoids聚类算法，但是快速K-medoids聚类算法 的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K- medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷，提出 一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。-Traditional clustering K-m
UntitledHopfield
- 联想过程：输入待测酒样数值，利用得到的网络进行联想，最后确定待测酒样属于哪种类别模式，就可以得到综合评价的结果。-Lenovo procedure: Enter the measured value wine samples using the resulting network association to finalize the test wine samples belong to which category mode, you can get the results of a com
NN
- batch normalization在神经网络上的实现-batch normalization implemented on Neural Networks
jibenrengongshichangfa
- 这是最基本的人工势场法，同时也做了很多注释，初始的是比较完美的数值仿真。但是，如果将注释中的语句与程序中的互换，就可以看到传统人工势场的缺陷。- This is the basic artificial potential field, but also do a lot of notes, the initial value is more perfect simulation. However, if you comment statements and program exchange
Social-Network
- 使用R语言中的igraph包建立并分析社交网络，查找社交网络的中心结点，聚集度等重要参数指标-Using the R language igraph package and build a social network analysis, the central node to find social networking, aggregation and other important parameter index
Kmeans
- k-MEANS-CLASSFIER. IMPLEMENTED IN MATLAB.
DMC
- Minimal distance to centroid