资源列表
K-means&DBSCAN
- python实现K-means聚类算法和DBSCAN算法，都是最简单的聚类(Python implements k-means clustering algorithm and DBSCAN algorithm, which are the simplest clustering)
改进pso可以求解城市数量大的旅行商问题
- 城市数量最大的改进的粒子群算法求解旅行商问题(Particle swarm optimization for traveling salesman problem)
莫烦tf练习
- tensorflow深度学习，莫烦入门教程代码(Tensorflow deep learning)
卷积神经网络详述
- 从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。(Starting from the history of the convolution neural network, the network structure, neuron model and training algorithm of the convolution neur
神经网络C源码
- 基于C语言实现基于LM等多种神经网络，神经网络VC代码 包括BP LM QN算法(A variety of neural networks based on LM and so on based on C language)
粒子群算法
- 粒子群算法及讲解，容易理解，适合新手学习数学建模(Particle swarm optimization and explanation)
MATLAB神经网络43个案例分析
- 王小川著《matlab神经网络43个案例方法分析》43个神经网络算法的案例程序，官方标准版 可调试运行(Case program of neural network algorithm)
knn
- 首先对minist数据集进行pca降维，然后对降维后的数据进行KNN分类(First, the Minist data set is reduced by PCA, and then the data of the reduced dimension is classified by KNN)
二维_避障
- 多智能体在飞行过程中进行避障。利用的是一致性理论。值得学习。(The multi-agent can avoid the obstacle during the flight. The theory of consistency is used. It is worth learning.)
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
决策树
- 数据处理中经常使用决策树算法，在MATLAB中编辑决策树算法(Decision tree algorithm is often used in data processing, and the decision tree algorithm is edited in MATLAB)
两种预测方法比较
- 风速预测算法，文件包含了BP算法和RBF两种神经网络算法，适合初学者入门(wind prediction ,BP and RBF)