资源列表
MNIST数据集
- 手写数字识别数据集的训练集和测试集，关于BP神经网络(Handwritten digit recognition data set)
模式识别，人脸识别
- 基于lent——5的模式识别算法，能够高速的识别人脸
sklearn-SVM
- 支持向量机(SVM)——分类预测，包括核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality reduction, grid search, pipelin
NAO机器人识别红球并跟随
- NAO机器人识别红球并跟随，可用来高尔夫的识别和足球测试
CLT
- CLT use for composite laminating calculation
遗传算法解决TSP问题
- 通过遗传算法解决旅行商遍历各城市得到最短路径的问题
code
- 是关于文章Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification的Matlab源代码，希望对从事这个方向的人员有所帮助。(Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification)
EKF
- 扩展卡尔曼滤波C语言代码，以及一些矩阵相关操作(Extended Kalman filter C code and some matrix related operations)
小波变换和混沌理论在股市预测中的应用
- 应用小波变换和混沌理论相结合的方法对股票市场进行预测 ,即先对股指时序进行小波分解 ,然后对分解得到的高、低频部分分别进行混沌预测 ,再将预测的结果进行小波重构 ,得到原时序的预测结果。 在此基础上应用小波和混沌理论提出进一步提高预测精度的方法 ,即通过对高频部分再进行小分解、混沌预测和小波重构而使高频部分的预测精度得以提高 ,进而提高原始时序的预测精度。(The method of combining wavelet transform and chaos theory is used to
object-detection-master
- 基于深度学习的目标检测方法，效果很好，可以进行学习(Object detection method based on deep learning)
PythonProject
- 对pcap包中未知网络协议识别与分类，使用的ML库为sklearn(Identification and classification of unknown network protocols in pcap)
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- MATLAB图像标记，可以对图像中的你感兴趣的区域进行提取和标记，为后续分析提供帮助，程序可运行(mLabel is a very good image tag under matlab tools, includes the use of examples of pairs of image processing researchers have a certain effect)