资源列表
DataMining
- 实现了 kmeans 的相关计算，并附有示例数据，可以供大家学习参考(The implementation of the relevant calculation of the kmeans, with sample data, can be provided for everyone to learn the reference)
【高抛低吸战法】
- xianzai haoibudxing
技能图谱PDF格式
- 推荐初学者阅读，对人工智能有兴趣的也行，对于一些有基础的，也可以查漏补缺(Artificial intelligence)
House Price Regression
- 经典的房价预测问题，用jupyter notebook编写的简单实现。使用XGBoost模块进行学习预测。(The classic price prediction problem, a simple implementation written in jupyter notebook. The XGBoost module is used for learning prediction.)
07 神经网络与深度学习
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。(The Artificial Neural Network
RNN
- RNN实现代码，用RNN实现简单加法，没用运用python里面的包(RNN code,RNN with simple addition, not by the use of Python inside the package)
新建文件夹 (2)
- 本程序是用python写的一个深度学习程序，该程序实现了卷积神经网络(This procedure is written in python with a deep learning program, the program achieved a convolution neural network)
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)