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人脸识别例子
- 人脸识别的简单例子，包括实验用的数据库和Yale人脸识别数据库
hffuman
- 哈夫曼算法的具体实现 及实验报告 数据结构课程设计 高效算法-good
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
singularitydetection
- 提出一种两阶段的奇异点检测方法。将指纹图像分块，求出各块的方向构成块方向图，并在块方向图的基础上利用邻域方向的分 布分析结合改进的Poincare Index方法来确定奇异点所在的候选区域，对候选区域中的像素再通过计算局部方向变化率来确定奇异点的精 确位置。将此方法用于对FVC2004 DB1_A指纹数据库的图像，实验结果表明这种方法对指纹图像中的噪声有很好的鲁棒性，并且计算简 单快速，易于实现。 -A two-phase singularity detection. Finge
LR_adult
- 基于逻辑回归的分类实验，在UCI数据库的audlt数据集上进行测试-Classification based on logistic regression test, the database in the UCI data set to test audlt
VirtualSound
- 用头相关传输函数卷积合成虚拟声的方法，我们将利用没有方位信息的单通道声音信号（可以是一段标准语音，也可以是音乐等其他类型的声音），通过信号处理的方法赋予其方位感。 人能听到声音是声音在空间中传播的结果，声音从声源到人耳鼓膜传播过程中发生了变化，这种变化可以看成是人双耳对声音的滤波作用，因此我们将声音从自由场传到鼓膜处的传输函数定义为头相关传输函数(HRTF, Head Related Transfer Function)，其对应的时域响应称为头相关冲激响应(HRIR, Head Relat
experiment8
- 数据库实验：顺序表的基本操作，单链表的基本操作，栈的基本操作，队列的基本操作，二叉树建立及遍历操作，二叉树的应用程序设计，图的建立及遍历操作-Database eight experiments! Has more to do it, and we can refer to, hoping to help you.
houzi
- 猴子选大王，多项式计算拓扑排序，C语言编写的数据库实验-The Monkey King of choose, polynomial topological sort calculation
gaston-1.1.tar
- 频繁子图挖掘算法gaston的实现。通过这个算法可以迅速挖掘给定图数据库的频繁图挖掘算法。 这个2004年提出的算法，从目前实验来看，是优于广泛使用的gspan算法的，特别是在生物数据上，化学数据库上跟有效。-an algorithm for frequent subgraph discovery for gspan.It can be used to find frequent subgraph quickly
K-Meansl
- 自己编写了一个c++的k均值聚类算法，使用起来很方便，数据存储在txt文件里，可以 改成自己的数据，方便使用,目录里给了两组UCI机器学习数据库上的数据，供实验用 。可以用这个文件直接运行就好了，里面给出了详细的使用说明。-k means clustering by array.
Classification
- VC++中实现K近邻分类方法，实验数据是著名的iris数据库，此方法是数据挖掘，机器学习，人工智能等课程中重要的分类算法。-K-nearest neighbor classification VC++, experimental data is the famous iris databases, data mining, machine learning, artificial intelligence courses classification algorithm.
AnimalsRecognition(JAVA)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
CPP(BackwardReasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
C(Forwardreasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
ORLPPCAPSVM
- 一个完整的人脸识别算法实验，快速pca+svm算法，里面还带有orl人脸数据库，并且代码还有相应注释，大小有几十m，是一个很好的人脸实验-A complete face recognition algorithm experiments, fast pca+svm algorithm, which also comes with orl face database, and the code as well as the corresponding notes, there are dozens
dataset_604126
- Yale人脸数据库B扩展库（mat 格式）ExtendYaleB数据库，可以作为人脸分类分割实验数据-Yale face database B extension library (mat format) ExtendYaleB database can be used as face classification division of experimental data
e0103
- 用于ecg心电仿真，来自mitbih数据库，非常好，为广大心电研究者提供实验数据(For ECG ECG simulation, from the mitbih database, very good, for the vast number of ECG researchers to provide experimental data)
深入浅出数据分析.pdf
- 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外，为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。 《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字
数据结构与数据库实验
- 编程实现表的定义及常用操作：1）判断表示表是否为空；2）获取第i个节点的内容；3）删除；4）插入(Programming definition and common operation of the table: 1) judge whether the table is empty; 2) get the content of the i-th node; 3) delete; 4) insert)
matlab
- 实验名称:投资组合分析 实验性质：综合性和研究探索性 实验目的：熟练运用投资组合工具箱，学会构造有效前沿组合的方法，掌握最优投资组合的计算方法；给出投资组合VaR 的值。 实验任务：选择股票并从万得下载数据，计算证券的预期收益率、标准差和协方差，设定一组约束条件，构造最优投资组合并计算该组合的Var值。 实验设备：计算机 实验软件：Matlab2013 Wind数据库 选择一组股票作为投资标的，构造投资组合，通过估计收益率均值、计算方差、协方差，计算该投资组合权重、在险价值、画出有