资源列表
BP网络c++
- 神经网络可移植头文件程序，不用修改可直接使用，网络大小可通过参数任意调节(Neural network portable head file program, without modification, can be used directly, network size can be adjusted arbitrarily by parameter)
bp神经网络在线学习
- bp神经网络在线学习pid控制，希望有所帮助(Online learning PID control of BP neural network)
神经网络
- 单隐藏层神经网络，五折交叉验证外加训练集(Single hidden layer neural network)
nn_CIFAR.py
- pytorch tutorial 代码 简单神经网络 数据集CIFAR(pytorch nn training sample code, Dataset: CIFAR dataset Usage: python3 nn_CIFAR.py)
9、SVM方法
- svm分类器，训练svm的MATLAB代码，简单易理解，好用，能够有效的实现动能(SVM classifier, training SVM MATLAB code, simple and easy to understand, good use, can effectively implement the kinetic energy)
=== 带精英策略的排序蚁群算法(C语言) ===
- 此算法可以很好的帮助使用语言进行开发的人，学习蚁群算法(This algorithm can help people who use language to develop and learn ant colony algorithm.)
CNN
- 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。(Convolution neura
Python机器学习实战
- python的入门程序，较多例子，值得学习，愿对你有所帮助(Python's introductory program, more examples)
RBF-k均值聚类
- RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
Iris_RandomForest
- python鸢尾花（iris）数据分类程序举例，采用随机森林算法。(Python iris flower (IRIS) data classification program is used for example, and the random forest algorithm is used.)
Iris_Adaboost
- python鸢尾花（iris）数据分类程序例子，采用adaboost算法。(Python iris flower (IRIS) data classification program examples, using the AdaBoost algorithm.)
decision_tree
- 以隐形眼镜为例的决策树分类算法代码，lenses.data是存放数据的文件，此代码使用python3实现(The classification algorithm code of the decision tree with the contact lens as an example)