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Learn
- 支持向量机数据训练程序基础的知识希望对大家有所帮助-Support Vector Machine data training program
hxxch
- 该程序用以实现机器学习中的常用算法候选消除学习算法，通过实例训练后可以让计算机做出自主相对正确的选择，用以智能处理，也是机器学习的基础算法。算法格式较为标准，思路清晰，易于阅读，且包含部分调试代码，可用于初学者自学-The program to eliminate the learning algorithm, commonly used in machine learning algorithms candidate by the instance training allows the co
SVM_GUI_3.1[mcode]{by-faruto}
- 支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机
Simplestreth
- 基础强化训练，大一下学期做的，上交后加了学分-Basic intensive training, a freshman, due next semester added credits. After
Simplestreth
- 基础强化训练，大一下学期做的，上交后加了学分-Basic intensive training, a freshman, due next semester added credits. After
ceshi
- 以实际所测随机中子脉冲数据的自相关函数为研究对象，借助仿真实验，开展Elman神经网络对不同浓度核材料进行识别的研究。在实测数据的基础上，通过叠加随机噪声，模拟产生了不同浓度核材料的相关函数样本用于神经网络的训练与测试，实验结果表明，-Calculating the stochastic neutron pulse autocorrelation function with the actually measured data as the research object, we carry o
ACM-C
- 杭电ACM的训练题目，着重于算法设计，也可作为C语言基础学习联系资料-Hang power of the ACM training topics, focusing on algorithm design, but also as the C language-based learning Contact Information
A_Star
- A星算法解决八数码问题，代码共有两种，基础版用于接收外部输入，解决输入状态到输出状态的变化，训练版为在已写好的数据集（362880个数据）下测试运行效果，代码用C语言书写，较为简洁-A star algorithm to solve the problem of the digital code there are two basic version for receiving an external input, output changes state to resolve the inpu
AI-car
- 基础凌阳单片机开发的语音控制小车源码。利用录音训练，二次匹配的方式进行语音识别！-Sunplus develop basic voice control car source. Training in the use of the recording, the second match the way for voice recognition!
CPPprograming-100-example
- C++ 基础变成实例100个 用于平时的训练 100个实例中均有源码实现 -C++ example 100 this is simple example all 100 example have the source code
LS-SVMlab1.5
- LMS 优化支持向量机 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。-LMS Support Vector Machine optimization SVM method is based on the VC dimension theory and structural risk minimization prin
background-modeling
- 随着智能监控技术的快速发展, 基于数字视频的智能视频监控系统代替原来的人力监控在越来越多的公共场所获得了应用。然而, 在实际的户外监控环境下, 由于光线变化以及初始背景样本的多样性, 难以建立良好的背景样本。针对上述问题, 提出了一种自适应的背景建模方法。其中自适应指两个方面: 第一 背景的自动更新 第二, 不需要使用背景帧样本作为模型训练的输人。在此基础上, 建立了针对户外交通环境的智能车辆监控系统。实验结果表明, 上述方法在动态场景的车辆检测中取得了较好的效果。-With the rapid
elm
- 极限学习机[1](Extreme Learning Machine, ELM)是在单隐层神经网络(Single hidden Layer Feed-forward Neural networks, SLFNs)基础上提出的一种高效的学习方法。不同于传统的神经网络， ELM 中所有的隐层参数均为随机产生，而不需要烦琐的迭代过程；其输出权值则通过求解矩阵的广义逆得到。因此，相较于传统的SLFNs，在保证学习性能的基础上，ELM 的训练速度得以显著提升。-Extreme Learning Ma
DeepLearnToolbox-master
- 这是关于深度学习的一些很重要的代码 包括基础的深度学习 RBM等，还有用深度学习去训练神经网络-This is about the depth of learning, including some very important code based on the depth of learning RBM, as well as by the depth of learning to train the neural network, etc.
pat
- pat.zju.edu.cn 计算机编程训练平台上基础题和部分提高题的源码，C语言，gcc编译通过。该平台上练练手不错，但是一些测试点不告诉你错在哪里十分纠结。-Source-based questions and some questions on pat.zju.edu.cn improve computer programming training platform, C language, gcc compiler. To practice good hand on the platfo
code
- 华为OJ训练平台的基础篇的所有题目答案，已总结为各种类型，写成子函数，可以直接调用-Huawei OJ Basics training platform for all the questions answers are summarized for all types, written subroutines can be called directly
TankWarSourceCode
- 使用Java语言开发的坦克大战项目，比较适合Java初学者，对于基础知识的训练有很好的帮助-The use of the Java language Tankedaizhan project, more suitable for beginners Java, for training in the basics of good help
BP-Model-of-NIR
- 近红外光谱分析中的BP模型建立过程，其中在原有BP神经网络模型的基础上自己编程加入了近红外模型验证系数的计算，如R-SquareC.R-SquareP,RMSEC,RMSEP,RSD等。并加入循环语句，设定区间程序可以自动运行并判断最佳隐含层结点数，最佳学习速率，动量因子，训练次数等，同时加入一个验证校正模型实例。-The process of BP model in near infrared spectrum analysis, including the original BP neura
K-line-winner
- 训练你的盘感，让你与K线对话，为你的投资之路打下坚实的基础-Train your sense, that gives you a dialogue with the K-line, and lay a solid foundation for your investment in the road
MSR-Identity-Toolkit-v1.0
- 微软研究院的说话人识别工具包，包括GMM-UBM、I-Vector。其中demo_gmm_ubm_artificial.m和demo_ivector_plda_artificial.m为生成模拟特征参数进行训练与识别的教学示例，十分适合初学者学习说话人识别基础算法。具体使用方法请看内部文档。-Microsoft Research s speaker recognition toolkit, including GMM-UBM, I-Vector. Demo_gmm_ubm_artificial.