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SVMppt
- 支持向量机很好的学习资料，写的简单，但比较易懂-Support vector machine learning good information, written in simple, but relatively easy to understand
liuxinggaishu
- :流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形
jBNC
- jBNC is a Java toolkit for training, testing, and applying Bayesian Network Classifiers. Implemented classifiers have been shown to perform well in a variety of artificial intelligence, machine learning, and data mining applications. jBNC
mi
- 通用机器学习及数据挖掘的特征提取及贝叶斯网络程序-通用机器学习及数据挖掘的特征提取及贝叶斯网络程序.-Common machine learning and data mining feature extraction and Bayesian network program- common machine learning and data mining of feature extraction and Bayesian network program.
All-of-statistics
- machine learning and statistic必看书籍-machine learning and statistic
ssl_survey
- 本文回顾了半监督学习领域的各种算法，并陈述了该领域中的最近进展。-we review the literature on semi-supervised learning,which is an area in machine learning and more generally,artificial intelligence.
isda
- 由Te-Ming Huang 和 Vojislav Kecman共同开发的使用Kernel machines a.k.a support vector machines 技术的机器学习软件。-ISDA is an efficient software for solving large-scale machine learning problems by using so-called kernel machines a.k.a support vector machines.
ISDA_Matlab
- ISDA 软件的matlab开发版本。用以处理半监督学习的分类问题。-ISDA is an efficient software for solving large-scale machine learning problems by using so-called kernel machines a.k.a support vector machines.
FFF
- 神经网络是通过模拟生物神经系统的结构功能而构成的一种信息处理系 统。经过40余年的发展，神经网络已经成为机器学习、模式识别、信号处理等 信息科学领域中一类十分重要的方法。 本文首先概括地总结了神经网络的发展历程。在三个不同阶段中，神经网 络的发展具有不同的特点。到20世纪90年代，神经网络成为信息科学中一个 重要的热点研究领域。文中还讨论了神经网络的特点、常见的分类方法、学习 类型和学习算法等内容。 -Through the simulation of biologi
Fingerprint-Identification-System
- 机器学习领域的经典案例，模式识别、遗传算法、字符识别、边缘检测等，附带开源代码 -Classic case of the field of machine learning, pattern recognition, genetic algorithms, character recognition, edge detection, etc., with open source code
000
- 支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM 分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM 多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的 分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-cla
03
- 类的目的就是根据现有的图像特征建立一个分类器，能够对未知的图像类型进行预测。在现有众多分类 算法中，贝叶斯分类器由于其坚实的数学理论基础并能综合先验信息和数据样本信息，成为"-3前机器学习和数据挖 掘的研究热点之一。本文论述了内容图像检索中基于贝叶斯分类器的图像分类技术。介绍了贝叶斯分类器，叙述了 利用贝叶斯分类器进行图像分类的方法，以及图像特征的分布假定。最后通过对分类器的探讨，总结了贝叶斯估计 分类的不足。-The purpose of class is based on a
dtkirsch-hmm-v0.2.0-0-g7feffa1
- 这是一个Ruby机器学习项目中本地实现广义隐马尔可夫模型的分类。目前，它能够监督学习和Viterbi解码。-This project is a Ruby gem ( hmm ) for machine learning that natively implements a (somewhat) generalized Hidden Markov Model classifier. At present, it is capable of supervised learning (using la
mlclass-ex1
- 这是机器学习的练习材料，里面包含了代码和例题-This is a machine learning practice material, which contains the code and Example
Bishop-PRML-sample.pdf
- Pattern Recognition and Machine Learning.
BPMIP
- 机器学习，多示例学习算法，基于BP人工神经网络，使用matlab实现。-Machine learning, multi-instance learning algorithm, based on BP artificial neural network, using matlab.
Find-s
- 机器学习，Find-s算法，能从文本中读取数据。-Machine learning, Find-s algorithm, the data read from the text.
SVM
- 支撑向量机它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-Support vector machine to solve it in a small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of the many unique advantages, and to promote the use of the function fitt
weka-manual
- 数据挖掘实用机器学习技术。其中除了介绍了数据挖掘中常用的技术，还介绍了数据挖掘工具weka的使用。-Data Mining Practical Machine Learning techniques. Apart from the one commonly used data mining techniques, data mining tools also introduced the use of weka.
Kuschner-BayesianNetwork-feature
- Kuschner论文，贝叶斯网络方法在质谱数据特征选择。其中关于机器学习中贝叶斯分类器部分有完整原理分析，可以用于认知无线电网络的频谱感知等新领域。含有matlab程序大于100页，子函数很多。-Kuschner paper, Bayesian network methods of feature selection in mass spectrometry data. One of the Bayes classifier machine learning part of a complete