文件名称:机器学习20讲随书源码
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机器学习20讲随书源码,主要用来对图像进行处理和识别(Machine learning 20, the source of the book, mainly used to process and identify the image)
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下载文件列表
文件名 | 大小 | 更新时间 |
---|---|---|
data\mnist.mat | 14735220 | 2014-03-17 |
1、K-means学习\city.jpg | 118067 | 2014-02-12 |
1、K-means学习\kmeans_demo1.m | 2279 | 2015-04-28 |
2、KNN学习\cvEucdist.m | 2006 | 2011-09-15 |
2、KNN学习\cvKnn.m | 3569 | 2011-08-10 |
2、KNN学习\main.m | 1301 | 2015-04-28 |
3、回归学习\data.mat | 472 | 2011-04-13 |
3、回归学习\main.m | 1230 | 2015-04-30 |
3、回归学习\pls.m | 561 | 2011-04-25 |
3、回归学习\plsiscoeff.m | 514 | 2011-04-13 |
3、回归学习\plspcr.m | 749 | 2011-04-26 |
3、回归学习\plsra.m | 370 | 2011-04-11 |
3、回归学习\plsrd.m | 970 | 2011-04-11 |
3、回归学习\plsresult.m | 282 | 2015-04-30 |
3、回归学习\plsutcor.m | 274 | 2011-04-11 |
3、回归学习\stand.m | 204 | 2011-04-11 |
4、决策树学习\BuildC45Tree.m | 3551 | 2014-10-30 |
4、决策树学习\C45_Results.png | 5698 | 2014-10-30 |
4、决策树学习\flower_mask.png | 1420 | 2014-10-29 |
4、决策树学习\flower_test.png | 259208 | 2014-10-29 |
4、决策树学习\ID3_Results.png | 5752 | 2014-10-30 |
4、决策树学习\main.m | 1391 | 2015-04-28 |
4、决策树学习\UseC45Tree.m | 1421 | 2014-10-30 |
4、决策树学习\UseID3Tree.m | 1325 | 2014-10-30 |
5、Random Forest\main.m | 2737 | 2015-04-25 |
5、Random Forest\RF.mexw32 | 81920 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\runRF.m | 2616 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\runRF_demo.m | 547 | 2015-04-11 |
5、Random Forest\satimage.tra | 525830 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\satimage.txt | 236745 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\srbct.txt | 1001856 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\test_data.txt | 28024 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\trainData.txt | 1188000 | 2012-11-07 |
5、Random Forest\train_data.txt | 56048 | 2012-11-07 |
6、贝叶斯学习\background.mat | 396473 | 2005-08-11 |
6、贝叶斯学习\Bayes.asv | 2106 | 2015-04-11 |
6、贝叶斯学习\Bayes.m | 1964 | 2015-04-11 |
6、贝叶斯学习\human.mat | 437929 | 2005-08-11 |
6、贝叶斯学习\randQ.m | 662 | 2005-08-11 |
7、EM算法\EM_init_kmeans.m | 486 | 2010-12-02 |
7、EM算法\main.m | 3322 | 2015-04-28 |
8、Adaboost\@crossvalidation\CatFold.m | 222 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@crossvalidation\crossvalidation.m | 242 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@crossvalidation\GetFold.m | 238 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@crossvalidation\Initialize.m | 742 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@stump_w\calc_output.m | 299 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@stump_w\do_learn_nu.m | 2573 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@stump_w\get_threshold_and_dim.m | 96 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@stump_w\stump_w.m | 182 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@tree_node_w\calc_output.m | 1057 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@tree_node_w\do_learn_nu.m | 3946 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@tree_node_w\get_dim_and_tr.m | 1442 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@tree_node_w\train.m | 3371 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\@tree_node_w\tree_node_w.m | 856 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\Classify.m | 212 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\ionosphere.txt | 76818 | 2006-07-22 |
8、Adaboost\main.m | 1065 | 2015-04-11 |
8、Adaboost\RealAdaBoost.m | 1200 | 2013-10-14 |
8、Adaboost\TrainAndSave.m | 606 | 2006-06-01 |
8、Adaboost\TranslateToC.m | 452 | 2013-10-14 |
9、SVM方法\kernel.m | 633 | 2013-10-14 |
9、SVM方法\SVM.m | 1081 | 2015-04-11 |
9、SVM方法\svmSim.m | 2437 | 2013-10-14 |
9、SVM方法\svmTrain.m | 2916 | 2013-10-14 |
10、增强学习\action_selector.m | 422 | 2010-03-16 |
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10、增强学习\global2.m | 397 | 2010-03-16 |
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10、增强学习\global4.m | 399 | 2010-03-16 |
10、增强学习\jump_learn.m | 697 | 2010-03-16 |
10、增强学习\main.m | 604 | 2015-04-25 |
10、增强学习\pol_finder.m | 341 | 2010-03-16 |
10、增强学习\qlearn.m | 480 | 2010-03-16 |
10、增强学习\state_finder.m | 450 | 2010-03-16 |
10、增强学习\WS_FTP.LOG | 1210 | 2010-03-16 |
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11、流形学习\eigs_r12.m | 30098 | 2014-11-28 |
11、流形学习\lle.m | 2140 | 2014-11-28 |
11、流形学习\main.m | 1437 | 2015-04-11 |
11、流形学习\OGLdpf.log | 0 | 2015-04-25 |
12、RBF学习\RBF.m | 2654 | 2015-04-11 |
12、RBF学习\Result.jpg | 34908 | 2014-10-05 |
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