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mahout-distribution-0.4-src
- Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等-Apache Mahout is the Apache Software Foundation (ASF)' s an open source project, to provide some areas of expansion of th
SVM-Fuzzy-SYSTEM
- 基于支持向量机和模糊系统的机器学习方法及其应用研究 文档 写的很好-SVM Fuzzy SYSTEM
NaiveBayes
- 贝叶斯分类器，用于聚类，人工智能，机器学习-classification, artificial intelligence, machine learning.
EM-Algorithm
- EM算法 , EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法-EM algorithm, EM algorithm is a very important machine learning algorithm, that is, expectation maximization algorithm
OpenPR-0.0.2
- 模式识别工具箱 不是matlab的 机器学习方面的源代码-patter recognition
sjwl
- c语言实现的神经网络程序，具有自学习功能。可供机器学习研究初学者参考。-c neural network programming language, with self-learning function. Beginners reference for machine learning.
bp
- BP神经网络，机器学习方法，欢迎大家踊跃下载-BP neural networks, machine learning methods, we welcome the active download
libsvm
- 支持向量机以统计学习理论作为坚实的理论依据，借助优化方法解决及其学习的一种新工 具.近年来，支持向量机受到人们的广泛关注，在理论研究和算法实现方面都有了很大的突 破，成为现代机器学习的热点课题.-Support vector machine(SVM)is a new approach that can solve machine learning problem with optimization methods. In recent years,there has been a s
decision_tree
- 决策树是一种典型的机器学习。本文档详细介绍了决策树的建立、检测。-Decision tree is a typical machine learning. This document details the establishment of decision tree, testing.
machine_learning
- 机器学习weka包源代码，实现了各种机器学习算法-Weka machine learning package source code, to achieve a variety of machine learning algorithms
Machine-learning-and-data-mining
- 机器学习与数据挖掘：方法和应用,本书分为5个部分,共18章,较为全面地介绍了机器学习的基本概念,并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法,具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和计算机控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。-Machine learning and data mining: methods and applications, the book is divided into five p
machine-learning2010
- 卡内基梅隆大学的机器学习课件，内容全面，讲解精辟！-machine learning @ CMU
SVM
- SVM支持向量机。使用quadprog实现了SVM机器学习，把训练数据分成两组，找到决策面。-SVM Support Vector Machine. SVM achieved using quadprog machine learning, the training data into two groups, find decision-making surface.
zhengzewangluo
- 正则网络是使用正则核函数进行机器学习。训练两组数据得到分界函数。-Regular network is to use regular kernels for machine learning. Boundaries of the training sets of data are functions.
Character-Recognition(Lib-SVM)
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
machine-learning-algorithms
- 本书展示了机器学习中核心算法和理论，并阐述了算法的运行过程-This book shows the core of machine learning algorithms and theory, and operation of the algorithm described
C
- K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。-K nearest neighbor (K-Nearest Neighbor, KNN) classification algorithm, is a more mature approach in theory is the simplest machine learning algorithms.
aforge_demo
- AForge.NET 是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。-The article describes an open source C# framework for researchers in the areas of Computer Vision and Artificial Intelligence- image processing, neural networks, genetic alg
afforge_src
- AForge.NET 是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。-AForge.NET is a C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence- image processing, neural networks, genetic
Pattern-Recognition
- 模式识别与机器学习，主要从算法与原理的角度来讲述-Pattern recognition and machine learning, mainly from the perspective of algorithm and theory about