资源列表
BPandHopfield
- 二次型最小化所展现的BP与Hopfield类型 神经网络的学习同质性，一篇不错的文章，pdf格式的。-Quadratic minimization demonstrated in BP and Hopfield type neural network learning homogeneity, a good article, pdf format.
AFL_collection
- 一个更精度的平滑涵数, 可用于股票交易系统.用于Amibroker 平台-a more accurate smooth average function for amibroker trading system
birch
- Solaris环境下的数据挖掘算法：birch聚类算法。该算法适用于对大量数据的挖掘。-Solaris environment data mining algorithms : birch clustering algorithm. The algorithm is applicable to the large volume of data mining.
wxclips
- 模糊clips专家系统
shuzishibie
- 一个实验室师兄做的数字识别系统，附带说明文档-A laboratory to do the number of senior recognition system, with documentation
gearbox-simulation
- 齿轮箱动力学仿真器及其应用:以基于动力学仿真的行星轮系损伤检测方法为例进行讲解-gearbox dynamic simulation
libsvm-3.1
- LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it implements an SMO-ty
Pathfinder
- 遗传算法简单应用——寻路。这是一个遗传算法的最简单的应用，主要是介绍遗传算法的基本概念等。-the simple application of GA,to find a way home
apriori
- 收集数据：使用任何方法 准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则 使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。 然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- libsvm 带GUI libsvm 带GUI libsvm 带GUI libsvm 带GUI-Libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI libsvm u5E26GUI
k_mean
- K—mean算法的matlab实现，适合算法初学者，可加深对其的理解(Matlab implementation of K - mean algorithm)
ckn-matlab-v1.0-svn2014-11-19.tar
- Convolutional Kernel Network 算法原码-Code of Convolutional Kernel Network. Used for feature extraction and classification, LEAR France