资源列表
RL
- 用python搭建了各类常用的强化学习算法的框架，通过迷宫寻路的例子实现各类算法。(The framework of all kinds of commonly used reinforcement learning algorithms is built with Python, and all kinds of algorithms are realized by the example of labyrinth finding.)
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- 手机通讯录的存储与删除,里面包含全套的C语言程序，打开即用(delete your connecters)
Reinforcement-learning-with-tensorflow-master
- 各种强化学习代码，强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。(Reinforcement learning (reinforcement learning), also known as reinforcement learning and evaluation learning, is an important machine learning method. It has many
fga.m
- 遗传算法通用函数，非常实用和珍贵 描述简介如下： % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB(General
bp
- 神经网络算法matlab 的M文件，图像重建(M file of neural network algorithm)
6.模拟退火算法
- 模拟退火算法，利用MATLAB生成的，适用于数学建模(Simulated annealing algorithm)
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
00-2017-elsevier-PID da Tang-multistage-
- 00-2017-elsevier-PID da Tang-multistage-
太阳高度角.m
- 可以用此代码计算任一地区任意时刻的太阳时角，高度角(This code can be used to calculate the sun's angle, height angle at any time in any area.)
chapter32
- 短时交通流量预测,基于小波神经网络的时间序列预测(Short-term traffic flow prediction based on time series prediction of wavelet neural networkc flow forecasting)
BuildNumDataSet
- 手动框选图片区域，标记，保存 用于协助建立用于机器学习的数据(Manually box image area, mark and save)
9.Regression
- 神经网络分类以及python的一些数据挖掘的代码原理(They are very good!!!!!)