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搜索资源列表

  1. GMM-GMR-v1.2

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  2. GMM-GMR is a set of Matlab functions to train a Gaussian Mixture Model (GMM) and retrieve generalized data through Gaussian Mixture Regression (GMR). It allows to encode efficiently any dataset in Gaussian Mixture Model (GMM) through the use of an Ex
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1010.48kb
    • 提供者:ning
  1. Classifier_gaussian

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  2. The code is for Classification using Gaussian Method on the Multi Variate Dataset with no missing values.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:1.45kb
    • 提供者:Ankit Patil
  1. DeepNeuralNetwork20131115

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  2. It provides deep learning tools of deep belief networks (DBNs).-Run testDNN to try! Each function includes descr iption. Please check it! It provides deep learning tools of deep belief networks (DBNs) of stacked restricted Boltzmann machines (RB
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-17
    • 文件大小:4.57mb
    • 提供者:Kevin
  1. 深度神经网络

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  2. It provides deep learning tools of deep belief networks (DBNs).-Run testDNN to try! Each function includes descr iption. Please check it! It provides deep learning tools of deep belief networks (DBNs) of stacked restricted Boltzmann machines (RBMs).
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2013-12-14
    • 文件大小:4.57mb
    • 提供者:shearwave
  1. Bayes_Classifier

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  2. Bayes classifier Step 1. : Generate an arbitrary 3-class dataset with bi-variate Gaussian distribution. Step 2. : If three arbitrary samples are given as follows, determine to which class (as each class is generated by Step 1) each sample s
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.13kb
    • 提供者:jyju
  1. Maximum-Likelihood-Estimation

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  2. Maximum Likelihood Estimation Step 1. : Estimate the mean vector and covariance of an arbitrary 3-class dataset with bi-variate Gaussian distribution by maximum likelihood estimation An arbitrary 3-class dataset is given (by Dataset.mat) and t
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:23.39kb
    • 提供者:jyju
  1. ridge

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  2. 这段代码可以实现机器学习中的岭回归。自行添加高斯噪声后对每个数据集的七阶多项式用不同的值λ进行岭回归-Perform ridge regression on each dataset with 7th order polynomial with different value λ.Add Gaussian noise.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1.14kb
    • 提供者:yuanxin
  1. 2

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  2. (a)产生两个都具有200个二维向量的数据集和(注意:在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0(或任意给定数值),这对结果的可重复性很重要)。向量的前半部分来自均值向量的正态分布,并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布,并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 (b)在上述数据集上运用感知器算法,并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 (c)测试每一次算法在和上的性能。 (d)画出数据集和,以及分类面。((a) Generate
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-11-30
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:zilong1999
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