资源列表
数据挖掘算法知识包
- 一些有关数据挖掘的十种经典算法，还有大数据方面的资料库，有需要可以下载学一下。(Some of the ten classic algorithms for data mining, as well as big data databases, need to be downloaded to learn)
环形一级倒立摆
- 一阶环形倒立摆模糊控制器实现及仿真模型，需要的可以下载哦(Circular inverted pendulum fuzzy control and simulation model)
MTCNN-Tensorflow-master
- 基于tensorflow的mtcnn人脸关键点检测(tensorflow mtcnn face_landmarks)
caffe-master
- windows下可以使用的caffe框架，错误较少可以快速安装使用(The caffe framework that can be used under windows, fewer errors can be quickly installed and used)
pso-svr代码
- 基于粒子群优化的向量回归预测分析 matlab代码(Support vector regression code with pso)
owdadf
- 用BP算法实现亦或XOR问题,三层结构,学习次数越多,结果越准确,就是输入为00,01,10,11时分别输出0,1,1()
evdbuttons
- 线性联想记忆算法：单层的前馈网络,例子能够实现自联想功能()
Deep Learning Based Communication Over the Air
- 通信系统的端到端学习是a 引人入胜的新颖概念迄今为止仅被验证 模拟基于块的传输。它允许学习 发射机和接收机实现为深度神经网络 （NN），它们针对任意可区分的端到端进行了优化 performancemetric，例如块错误率（BLER）。在本文中，我们 证明无线传输是可能的：我们建造， 训练，并运行完整的通讯系统 的神经网络使用非同步的现成软件定义无线电 和开源深度学习软件库。(End-to-end learning of communications systems is a
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- 使用BP神经网络，实现非线性系统建模，包括完整的程序和测试数据。(BP neural network is used to realize nonlinear system modeling, including complete program and test data.)
logistic
- python实现的logistic回归，ex2为不带正则化的版本，ex2_reg为正则化版本，从数据集中的两个特征中，采用相乘与取n次方的方法，又人工生成了一些特征，因此加上了正则化。(logistic regression in python)
machine_learning
- 关于BP算法的matlab仿真模型，BP算法的每个模块划分比较清晰，能够直接给输入集，然后得到输出结果