搜索资源列表
som
- 神经网络中的无监督学习中的SOM学习算法,并在MFC中以主观方式显示学习过程。
somnet
- 竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争,竞争胜利的神经元修改与其相联的连接权值。竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中,只向网络提供一些学习样本,而不提供理想的输出。网络根据输入样本进行自组织,并将其划分到相应的模式类中。
som
- 竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争,竞争胜利的神经元修改与其相联的连接权值。竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中,只向网络提供一些学习样本,而不提供理想的输出。网络根据输入样本进行自组织,并将其划分到相应的模式类中。
ANNPID
- 分别采用4种控制律进行单神经元PID控制,即无监督的Hebb学习规则、有监督的Delta学习规则、有监督的Hebb学习规则、改进的Hebb学习规则.-Separately using four kinds of control laws for single neuron PID control, that is, unsupervised Hebb learning rules, there is the Delta Study supervision rules, there is supe
TextClustering
- 文本聚类,VC编程实现,作为一种无监督的机器学习方法,聚类由于不需要训练过程,以及不需要预先对文档手工标注类别,因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力-Text Clustering, VC programming, as an unsupervised machine learning method, clustering by eliminating the need for the training process, and do not need to manually pre-ma
PCA
- 主成份分析,一个最经典的无监督学习算法,也是最常用的线性降维方法-PCA
program
- 基于无监督学习的谱聚类算法的文本的聚类分类。-Unsupervised Learning Based on spectral clustering algorithm for text clustering classification.
spider1
- spider,很好用的模式识别工具箱,里面有各种分类工具,从有监督学习到无监督学习,从模型选择到参数选择。而且也将各个方法封装成类,使用方便。-spider, good use of pattern recognition toolbox, there are various classification tools, from supervised learning to unsupervised learning, choose Preferences from the model. But
wujianduxuexi
- 无监督学习与聚类课件,介绍了无监督学习算法-unsupervised clustering
competelearning
- 竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中,只向网络提供一些学习样本,而不提供理想的输出。-Competitive learning is an unsupervised learning. In unsupervised learning, only some of the learning samples to the network, without providing the ideal output.
nbem.tar
- Naive bayes classifer的具体实现,使用多模态事件模型表示,提供EM算法用于半监督和无监督学习,最大似然估计用于有监督学习-The Naive bayes classifer implementation, using a multi-modal event model EM algorithm for semi-supervised and unsupervised learning, maximum likelihood estimation for supervised
k_means
- 经典的k均值聚类算法,用于无监督学习和数据分类,广泛应用于数据处理和模式识别领域-Classical k-means clustering algorithm for unsupervised learning and data classification, widely used in data processing and pattern recognition
kMeans
- 机器学习算法,无监督学习,利用k均值聚类算法对未标注数据分组-Machine learning algorithms, unsupervised learning, the use of k-means clustering algorithm for unlabeled data packets
kmeans
- 基于k均值的无监督聚类算法,输出有各个样本的类别标签,目标函数在每次迭代后的值,聚类中心以及聚类区间。内有测试数据,点击 test.m 可以完美运行。(The unsupervised clustering algorithm based on K means outputs the class labels of each sample, the value of the target function after each iteration, the clustering center a
deeplearning-cfn-master
- 最常用的深度学习工具箱,DBN学习器,无监督学习。(The most commonly used depth learning toolbox.)
machine-learning-ex7
- 吴恩达机器学习课程,第八周作业,详解如何实现PCA以及kmeans(Andrew NG machine learning course, eighth weeks of assignment, detailed how to implement PCA and kmeans)
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合,第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
machine language learning(1)
- 机器学习实战中 各种常见算法 分类 回归 无监督学习 包括源代码的数据库(A variety of common algorithm classification regression unsupervised learning including source code database in machine learning)
机器学习实战书+源代码
- 机器学习横跨计算机科学、工程科学和统计学等多个学科,需要多学科的专业知识。在需要解释并操作数据的领域都或多或少可以运用到机器学习,通过这本书可以系统地学习基于python语言的机器学习的相关知识(Machine Learning in Action written by Peter Harringto. Machine learning covers many subjects, such as computer science, engineering science and statisti
kmeans聚类算法
- kmeans聚类分析,无监督学习实现Matlab代码(Kmeans clustering analysis, unsupervised learning implementation of MATLAB code)
