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贝叶斯优化算法是一种新的演化算法，通过贝叶斯概率统计的知识来学习后代，可是使演化朝有利的方向前进，程序用C实现了贝叶斯优化算法。-Bayesian Optimization Algorithm is a new evolutionary algorithm, through Bayesian probability and statistics to learn the knowledge of future generations, but to enable the evolution to
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用L-M 优化算法与贝叶斯正则化算法训练同一个样本,By LM optimization algorithm with Bayesian regularization algorithm for training with a sample
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采用贝叶斯正则化算法（抑制过拟合）提高 BP 网络的推广能力，采用两种训练方法，
即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络；-Bayesian regularization algorithm (inhibition of over-fitting) to improve the generalization ability of BP network, using two training methods, that LM opti
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采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法-The use of Bayesian regularization algorithm to improve network performance bp, that is, LM optimization algorithm
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采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。-The use of Bayesian regularization algorithm for BP network to improve generalization ability. In this case, two types of training methods will b
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动态贝叶斯网络结构学习算法，用来检验基于BOA的DBN结构寻优体系的合理性与可行性。环境matlab 6.1以上-Dynamic Bayesian network structure learning algorithm, the DBN used to test the structure-based optimization BOA system is reasonable and feasible. Environmental matlab 6.1 or above
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采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络-Gradient descent algorithm using momentum BP network training, using two training methods, namely, LM optimization algorithm (trainlm) and Bayesian regularization algorithm (t
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Hierarchical Bayesian Optimization Algorithm: Toward a New Generation of Evolutionary Algorithms
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采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）-Using two training methods, namely, LM optimization algorithm (trainlm) and Bayesian regularization algorithm (trainbr)
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本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过
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基于大坝温控的温度预报程序，采用了L-M优化算法和贝叶斯正则化算法，结果良好-Prediction based on the temperature of the dam temperature control program, using the LM optimization algorithm and the Bayesian regularization algorithm, good results
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《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
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Traditional single particle reconstruction methods use either the Fourier or the delta function basis to represent the particle density map. We propose a more flexible algorithm that adaptively chooses the basis based on the data. Because the basis a
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采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 -Bayesian regularization algorithm to improve the generalization ability of BP network. In this example, we use two training methods, namely LM optimization algorithm (trainlm) and Baye
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“Fast Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning,” In ECCV 2014的源代码，效果非常好。-In this paper, we present a simple yet fast and robust algorithm which exploits the spatio-temporal context for visual tracking. Our approach formulates the spatio-te
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可自由选择贝叶斯正则化算法或者是L-M 优化算法的神经网络matlab代码-The freedom to choose the Bayesian regularization algorithm or LM optimization algorithm neural network matlab code
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采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。-Bayesian regularization algorithm to improve the generalization ability of BP network. In this example, we use two training methods, na
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
例2 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。-Example 1 uses the momentum gradient descent algorithm to train the BP network.
Example 2 uses the Bayesian
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New method of convex optimization in CS
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LSTM 作为预测模型，使用贝叶斯优化算法来实现股票预测的功能(LSTM as a prediction model, uses Bayesian optimization algorithm to achieve the function of stock forecasting)
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