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搜索资源列表

  1. 12416253manifold

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  2. 一个包含丰富内容的流形学习算法工具包,有图形示例文件demo.fig,包括laplacian特征映射算法、流形规则调整、svm分类算法等内容,希望对研究机器学习的朋友有用。-contains a rich content of the manifold learning algorithm tool kit, graphics documents demo.fig example, laplacian features include mapping algorithm manifold rul
  3. 所属分类:GDI/图象编程

    • 发布日期:2011-02-17
    • 文件大小:13.72kb
    • 提供者:liyanxmu
  1. SVM

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  2. 在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效 果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类 器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合.它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法 和支持大量样本学习的SVM 方法,并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息,实现了不同样本个数下自适应 的符号学习和识别.基于该方法,文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件.最后,利用扩
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:611.64kb
    • 提供者:郭事业
  1. SVM

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  2. svm分类器,对学习分类的初学者具有很好的参考作用-SVM classifier, is a good reference for beginners learning classification
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:1011.31kb
    • 提供者:machaoyu
  1. BP-and-SOM

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  2. BP(Back Propagation)网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 通过对信息的提取以及
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:863.34kb
    • 提供者:陈浩
  1. CPU-monitoring

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  2. 超级精美的CPU监控程序,GDI自绘源码,代码整洁,模块源码分类清楚,非常适合参考学习。-Super fine CPU monitor, GDI+ painting the source code is clean, clear classification module source code, reference is ideal for learning.
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:68.21kb
    • 提供者:zhaokun
  1. mnist实验

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  2. 包含训练用的图片数据包,python源代码,mnist实验,深度学习,进行图片分类(mnist experiment.python code.deep learning.picture classification,etc.)
  3. 所属分类:GDI/图象编程

    • 发布日期:2018-04-18
    • 文件大小:10.75mb
    • 提供者:何CC
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