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NN_GA
- 人工智能及神经网络的机器学习算法，经典的遗传算法，在实际中可以解决选路问题及最短路径问题。-machine study algrithm for artificial intelligence and neural network, it can solve the problem of shortest route
LearnSCp
- 一个机器学习算法软件包,包括神经网络,模糊逻辑,支持向量机,采用MATLAB平台实现,-a machine learning algorithm packages, including neural networks, fuzzy logic, support vector machine, MATLAB platform.
lemga-20060109.tar
- C＋＋编写的机器学习算法 Lemga is a C++ package which consists of classes for several learning models and generic algorithms for optimizing (training) the models-prepared by the machine learning algorithm Lemga C is a package which con sists of classes for sev
GAPBILExample
- 用VC编写的演示如多智能体的机器学习算法，很好的一个机器学习例子 -VC presentation prepared by the multi-agent such as machine learning algorithm, a very good example of machine learning
fenleisuanfa.tar
- 常用机器学习算法,java编写源代码,内含常用分类算法,包括说明文档-used machine learning algorithm, the preparation of java source code that contains commonly used classification algorithms, including documentation,
rmn.tar
- 是实现关系型贝叶斯网络一中机器学习算法，从国外相关研究人员的主页上下载收集。
libsvm
- SVM是一种常用的模式分类机器学习算法，以效率高准确度高闻名于世，libsvm和svmlight是常用的两种SVM实现方法。
textclassifer
- 一个小的嵌入式机器学习程序 基于weka的机器学习算法程序的应用实例
jqxx
- 本书介绍机器学习的基本只是，由浅到深讲解了各种机器学习算法，是一本非常使用的书。
UCI数据集
- UCI数据集 可用于验证机器学习算法
matlab源代码
- 包含各种机器学习算法的matlab代码
基于主成份分析的Bagging集成学习方法
- 机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于 此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与 其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在 多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方 法其学习的数据也需要进行适当的特征变换
基于粒子群优化算法的特征选择SVM分类
- 针对“BreastCancer”数据集，作为对比，第一次对特征集直接进行SVM分类，第二次使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(For "BreastCancer" data set, as a comparison, the first time the feature set is directly classified by SVM, and the second time the feature set is selected
Python-Machine-Learning-Algorithm-master
- 机器学习所有算法大全，python学习基础到高级，入门学习大全(Machine learning all algorithms daqo, python learning basics to advanced, introductory learning daqo)
（强化学习入门）David Silver
- 深度学习的中文版本，里面详细介绍了深度学习的各种算法，其中还有一些用到的基础内容，例如矩阵和向量的范数(Chinese version of the depth of learning, which detailed the depth of learning algorithms, some of which used the basics, such as vector and matrix norm)
kNN
- K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。(K-nearest neighbor (KNN) classification algorithm is a relatively mature method in theory and one of the simplest machine
[2]基于机器学习的室内定位算法研究_周杰
- 通过机器学习的方法来进行室内定位的算法研究(The algorithm of indoor location is studied by machine learning)
基于php的KNN算法实例
- kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。用这种算法可以完成最简单的机器学习算法，适合参加科技比赛和演示
SVM算法
- 实现线性支持向量机算法，并比较其原始函数与对偶形式函数(Realize the linear SVM algorithm, and compare the original function and dual function)
机器学习
- 机器学习无监督学习聚类算法K-mean，利用python对数据进行无监督学习分类