资源列表
RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
- 利用RBF神经网络对非线性函数进行回归分析(The nonlinear function is regressed by RBF neural network)
SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
- 对SVM神经网络进行参数优化，提升其分类器性能(The parameters of SVM neural network are optimized to improve the performance of classifier)
ga_bp
- 转载的遗传算法优化bp网络，运行结果还行。但愿有用。(Reproduced genetic algorithm to optimize the bp network, running the results okay. Hopefully useful.)
gaot
- 转载的遗传算法优化网络，希望对大家有用，促进学习交流。(Reproduced genetic algorithm optimization network, hope for everyone useful to promote learning exchange.)
rbf预测模型
- 对数据的预测额，很好用的模型，下载别人的。(Predict the amount of data, use the model well, download someone else's)
ga优化rbf
- 发现的不错资源，但愿对大家学习算法有帮助，促进学习。(Found a good resource, I hope we learn the algorithm to help, to promote learning.)
PSO_GA_RBF
- 网站找到不错资源，不是原创，但不错，分享供大家学习。(Website to find a good resource, not original, but good, for everyone to learn.)
Class_3_Code
- 将concrete_data.mat文件导入到MATLAB中，其中attributes为影响混凝土抗压强度的7个输入变量，strength为混凝土的抗压强度，即输出变量； 将整个数据集中的103个样本随机划分为训练集与测试集，其中训练集包含80个样本，测试集包含23个样本； 将训练集与测试集数据进行归一化； 建立BP神经网络，并训练； 利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测； 输出结果并绘图（真实值与预测值对比图）(The concrete_data.mat
python_beginner_tutorial
- python的入门书籍，pdf版完整版。英文版 适合与想要学习python的编程基础薄弱者(Python entry books, PDF version of the full version)
mainProgram
- 主要是用BP神经网络对隐含用户做预测,一个练习，效果如何没有验证(use the BP ANNs Predicted the wideband user)
神经网络编程_源代码
- 各种神经网络算法，并且有注释，便于改进扩展学习(Various neural network algorithms, and annotated, facilitate improved learning)
Qlearning
- 强化学习 matlab 强化学习 强化学习 强化学习(reforcement learning)