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my.rar
- 自己写的，基于C4.5的数据额挖掘算法，有训练和测试训练集，学习数据挖掘的好程序样例！,Wrote it myself, based on the amount of C4.5 data mining algorithm, a training and testing of training set, a good learning process of data mining sample!
GEPKNN.rar
- 代码是一个分类器的实现,其中使用了部分weka的源代码。可以将项目导入eclipse运行，记得把训练数据（arff文件）放在项目根目录下。,Code is the implementation of a classifier, the use of some of the weka source code. Projects can run into eclipse, I remember the training data [arff files] on the project root di
DM4
- 执行流程： 1. 用户输入参数：K的选择，训练数据，测试数据的路径； 2. 读取训练数据集和测试数据集文件，用ArffFileReader类读取并组织起InstanceSet数据结构； 3. 利用上面的相似度量标准，对每一个测试集中的Instance，计算与其最相似的K个训练集中的Instance，通过投票进行分类，将分类结果存储经Instance的成员变量targetGuess中； 4. 对分类结果进行度量，包括分类正确率，各种类别实例的Precision，Recall；Con
mlp-1.0
- 这个模型是多层感知网模型，是神经网络的一种，可以用来对一组数据训练分类-This model is a model of multi-Zhi Wang a sense, is a kind of neural networks that can be used to train a group of data classification
BP
- 神经网络——BP算法源码的C环境实现，用它可以训练样本数据-Neural network- BP algorithm of the C-source environment to achieve, it can be trained with sample data
bp
- c语言编写的基于BP神经网络的对图像车辆分类，其中图像特征提取是用图像不变矩，给出了图像不变矩的样本数据和验证数据.rar-err
facedata
- 这是读好的ORL 和YALE人脸库数据， 用LODA加载后， 变量train 代表是训练样本， test 代码是测试样本。-This is a good time ORL and Yale face database data, using Loda loaded, variable train representatives training samples, test code is to test the samples.
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
bayesian1
- 用贝叶斯算法解决数据挖掘中分类问题，先用训练集进行训练，再用测试集进行测试-Bayesian data mining algorithm to solve classification problems in the first training set used for training, re-use test set for testing
N_ANN_BP
- Matlab程序，开发环境Matlab7 根据提取的音节基频数据训练BP神经网络。 -Matlab process, development environment Matlab7 Based on fundamental frequency of syllables extracted BP neural network training data.
psobp
- 该文件是使用粒子群算法来求解BP神经网络饿最优解，进而对样本数据训练学习-The document is the use of particle swarm optimization to solving hunger BP neural network the optimal solution, and then the training sample data for the study
dsadasfdsd
- 一个神经网络的程序，通过神经网络进行预测。内含测试数据，训练数据。-c++
LmNet_PF
- LmNet PF 神经网络预测平台是公司基于最优神经网络算法(Levenberg-Marquardt动量项法)开发的通用预测平台工具。它是针对用户进行预测需要，快速构建神经网络应用的通用预测平台，它能解决包括销售量预测、销售价格预测、成本预测、市场潜力预测、新产品价格预测等方面的预测分析。功能包括：新建、修改网络模型；网络训练；网络仿真；误差分析；专家样本数据自动生成；节点配置；数据归一化处理；网络参数初始化设置等。~..~ -Neural Network Prediction LmNet
ARBF
- 自适应RBF网络用于电价预测，根据训练数据自动确定分类数，不需要人工确定。-Adaptive RBF Network for price forecasting！
43680540Classification-MatLab-Toolbox
- 利用人工智能算法对数据进行训练，然后模式分类，里面包含支持向量机，聚类，BP网络等许多优秀的算法-The use of artificial intelligence algorithm to training data, and then pattern classification, which includes support vector machines, clustering, BP network algorithm and many other outstanding
bp_v1_2
- -----引入动量的算法 建立一个3层（含输入层）的BP神经网络，并对其进行训练 输入层不进行数据处理，隐含层激活函数为sigmod函数，输出层为线性函数 输入输出数据归一化到[-1,1]，数据在矩阵中按行向量表示 即x=[x11,x12 x21,x22 ... xp1,xp2] y=[y1 y2 ... yp] p为样本数 -The introduction of the algorithm ----- momentum to build a three-layer (
BP
- BP神经网络C语言程序 进行BP训练 可根据需要更改数据进行BP训练测试-BP neural network C language program for BP training may need to change the data according to BP training tests
BP
- 神经网络bp算法VC++实现网络的相关运算有：1、网络的输入输出接口，即训练数据的输入，各层权值和节点阈值的输出；2、网络的学习，包括前向传播运算和反向传播运算，误差估计，权值阈值修改；3、网络预测的实现等等。其中网络的学习算法采用变步长和加动量项的优化学习算法，经过我的实验对网络的学习效率有很大提高-Neural network bp algorithm VC++ to achieve the network-related operations: 1, the network input a
som(Jal.You)
- SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。 自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点
3SVM
- 支持向量机算法 程序 用于解决支持向量机 数据挖掘和段数据训练-SVM procedure for solving support vector machines in data mining and training section