资源列表
matlab的交通灯信号识别
- 交通信号灯的识别，可以测试不同颜色的交通灯，效果还行(traffic light detection MATLAB)
rbfmethod
- 这是径向基函数神经网络的代码,在机器学习中有很强的应用性。(radial basis function)
SOM_BP
- BP神经网络进行回归预测分析，从表格中读取数据，进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
new1_1
- 混沌神经网络的单神经元模型，输出李雅普诺夫指数和a的图谱(Chaotic neuron model. Output Lyapunov as y, a as x.)
svm
- 利用支持向量机，对鸢尾花数据集进行分类。(Support vector machine is used to classify iris data set.)
python
- 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c
小波神经网络
- 小波神经网络预测代码 可以用来进行交通流量预测(the code about BP ,which can be use to predict)
Demo_FDnCNN_Color
- 用于图像去噪的matalb代码，残差学习，深度学习，层数为17层(denoising Matalb code for image denoising, residual learning, deep learning, the number of layers is 17)
id3.1(1)
- 在python中，利用ID3方法画决策树,决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对 象属性与对象值之间的一种映射关系(In Python, ID3 method is used to draw decision tree. Decision tree is a kind of tree based on decision. In machine learning, decision tree is a prediction model, whic
BP_NNtool
- 能够根据样本数据训练一个很好的网络系统，根据这个系统可以很好的预测数据值(Able to predict data values well based on sample data)
AdaBoost
- adaboost 集成多个回归算法（线性回归、岭回归、LASSO等）(Adaboost integrates multiple regression algorithms)
9.14DQN-QL
- 深度强化学习一个简单的事例，用于深度强化学习而用(Deep reinforcement learning is a simple example for deep reinforcement learning)