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svm_v0.55beta
- 最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, \"The Nature of Statistical Learning Theory\", Springer-Verl
DGPSO.rar
- 用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao, Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization, IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 284-294, Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数，均能得到问题最优解。如有任何疑问，请于http://2shi.phphube
SOPHIA_PROJECT
- The included Sophia project is intended to be both instructive and fun. It is, at the most basic level, a chatterbox application with speech synthesis and speech recognition tacked on to it. I originally meant for it to be a showcase of what one can
kmeans1
- K-means算法，算法步骤如下： Step1.利用式(2)计算距离矩阵D=()，其中=dist[i, j] ()； Step2.扫描坐标距离矩阵D，寻找距离的最大值和最小值，用式(3)计算limit； Step3.扫描坐标距离矩阵D，寻找矩阵中距离最小的2个数据a，b，将数据a，b加入集合，={a,b}，同时将数据a，b从U中删除，更新距离矩阵D； Step4.利用 (4)式在U中寻找距离集合最近的数据样本t，如果小于limit，则将t加入集合，同时将t从集合U中删除，更新
BPNN
- 前向型神经网络(BPNN) 1.首先使用随机函数对每一层间的连接权值矩阵和偏置向量进行随机初始化. 2.依次使用一个训练样本对网络进行训练，并按照上面的公式计算每个样本的Δti,t 1,...,T− 1 3.训练p个样本后(一次batch)，按照更新方程对W与b进行更新. 4.重复步骤2～3，直到误差小于设定的阈值或者达到设定的batch次数.-Forward neural network (BPNN) 1. First, using a random function