资源列表
BPNN
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为6。(BP neural network is used to design the classifier for boys and girls. The features used include height, weight, whether you like mathematics, whether you like literature,
rbf500
- RBF神经网络建模，也可适用于多输入多输出(RBF neural network modeling can also be applied to multi input and multi output)
MATLAB
- matlab中可用于预测的三次指数平滑法，针对有二次趋势的数据(Cubic exponential smoothing method for prediction)
matlab的交通灯信号识别
- 交通信号灯的识别，可以测试不同颜色的交通灯，效果还行(traffic light detection MATLAB)
rbfmethod
- 这是径向基函数神经网络的代码,在机器学习中有很强的应用性。(radial basis function)
SOM_BP
- BP神经网络进行回归预测分析，从表格中读取数据，进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
new1_1
- 混沌神经网络的单神经元模型，输出李雅普诺夫指数和a的图谱(Chaotic neuron model. Output Lyapunov as y, a as x.)
svm
- 利用支持向量机，对鸢尾花数据集进行分类。(Support vector machine is used to classify iris data set.)
python
- 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c
小波神经网络
- 小波神经网络预测代码 可以用来进行交通流量预测(the code about BP ,which can be use to predict)
Demo_FDnCNN_Color
- 用于图像去噪的matalb代码，残差学习，深度学习，层数为17层(denoising Matalb code for image denoising, residual learning, deep learning, the number of layers is 17)
id3.1(1)
- 在python中，利用ID3方法画决策树,决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对 象属性与对象值之间的一种映射关系(In Python, ID3 method is used to draw decision tree. Decision tree is a kind of tree based on decision. In machine learning, decision tree is a prediction model, whic