搜索资源列表
male
- 用于语音识别系统的男性字母读音训练资料，小样本(train data for speech recognition)
Matlab实现神经网络
- 神经网络的简单数据训练的程序，通过训练数据生成符合数据的神经网路(A simple data training program for neural networks that generates neural networks that match data through training data.)
8406970
- 通过已知的先验概率,在输入训练序列之后,可以对数值进行判别是属于哪一类的数据,简单可以应用于模式识别()
umytzzz28
- 标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络 粒子群优化神经网络源程序()
ym_model
- 本项目包括XGB模型训练所需的数据，etl代码，模型训练代码(This project includes the data required for XGB model training, etl code, model training code)
jibraryiostqeim
- 本文通过给定的训练模式为例来推导bp网络学习的算法,并用(语言编程实现,运行程序给出学习误差曲线,最后指出实际应用中BP网()
yssr
- 混合高斯模型和EM算法结合,当中用到了自己写的Kmeans聚类,附带测试样例,训练样例和main函数,()
tist_aux__statement
- 支持向量机,用于分类,含训练集与测试集,()
35013137
- 用调用函数法实现bp网络,已载入训练和测试样本供大家分享和学习,有较理想的差准率和查全率,()
siecable
- BP 网络通过微积分中的链法则来计算偏导数,这里我给出训练 BP 网络的公 式,详细的推导过程请见参考文献()
BP网络，信号，消噪
- 该程序可以用信号数据训练BP神经网络，进行消噪(The program can use signal data to train BP neural network for denoising.)
Irisflower-class-code
- 实验将Iris花的数据集分为2组，每组各75个样本，每组中每种花各有25个样本。其中一组作为以上程序的训练样本，另外一组作为检验样本。为了方便训练，将3类花分别编号为1，2，3 。 使用这些数据训练一个4输入（分别对应4个特征），3输出（分别对应该样本属于某一品种的可能性大小）的前向网络。(The data set of Iris flower was divided into 2 groups, 75 samples in each group. Each group had 25 sam
data
- data数据集，可以用于倦级神经网络的训练。(Data data set can be used for training of tired neural network.)
trainning_vs_pilot
- 文中在发送数据前先发训练序列和导频序列，在接收端对接收到的信号进行信道估计，再将得到的信道信息来解调我们有用的信号(In this paper, the training sequence and pilot sequence are sent before sending the data, the received signal is estimated at the receiving end, and then the obtained channel information is us
knn
- 模式识别中的k近邻算法，经过测试，运行结果很好。 最小距离分类器 : 它将各类训练样本划分成若干子类，并在 每个子类中确定代表点 。测试样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表点并不一定能很好地代表各类，其后果将使错误率增加。(The k nearest neighbor algorithm in pattern recognition has been tested and the result is very good. Minimum distance c
UCI的光学字符识别数据集
- 其目标是将大量黑白矩形像素显示器中的每一个识别为英文字母中的26个大写字母之一。字符图像基于20种不同的字体，并且这20种字体中的每个字母随机失真以产生20,000个独特刺激的文件。每个刺激被转换成16个基本的数字属性（统计矩和边缘计数），然后将其缩放以适合从0到15的整数值范围。我们通常在前16000个项目上进行训练，然后使用结果模型预测剩余的4000个字母类别。请参阅上面引用的文章以获取更多详细信息。(The objective is to identify each of a large
树叶分类器数据代码集
- 机器学习之树叶分类器数据代码集 训练集与其他(the language is python. shuye fenleiqi shuju daima ji)
SVM 代码
- svm工具箱入门代码，实现数据训练以及分类，达到训练数据的功能。(SVM toolbox entry code, data training and classification, to achieve the function of training data.)
libSVM
- 利用LibSVM以及SVM模型进行文本数据分类。训练数据与测试数据都有。(Using LibSVM and SVM model to classify text data. Both the training data and the test data are available.)
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *