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以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorithm for optimal local character
program
- 目标函数是De Jong函数，是一个连续、凸起的单峰函数-Objective function is De Jong function, is a continuous, convex function of the single-peak
TSP_G
- 在分离粘连颗粒时通过求取凸包从而得到凸缺，进而找到分离点-Adhesions in the separation of particles through the strike in order to be convex convex hull missing, and then find the separation point
hlle
- 一种流形学习算法，改正了Isomap不能对非凸流形进行降维的不足，是一种局部等距的降维方法。-A manifold learning algorithm, Isomap can not be corrected for non-convex manifolds for the lack of dimensionality reduction is a partial isometric method of dimensionality reduction.
GTPSO
- 提出一种改进的粒子群优化算法———基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO) 。GTPSO在 保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计 算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题, GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算 法和粒子群优化算法。-An improved particle swarm optimization algorithm--- poor overall survival
asd
- 基于遗传算法的封闭轮廓最小面积凸包围盒生成算法-Based on genetic algorithm minimum area convex closed contours bounding box generation algorithm
hidden-space
- 最小二乘隐空间支持向量机 王玲 薄列峰 刘芳 焦李成 ! 在隐空间中采用最小二乘损失函数$提出了 最 小 二 乘 隐 空 间 支 持 向 量 机#0*&**52H 8 同 隐 空 间 支 持 向 量机#&**52H 一样$最小二乘隐空间支持向量机不需 要 核 函 数 满 足 正 定 条 件$从 而 扩 展 了 支 持 向 量 机 核 函 数 的 选择范围 8 由于采用了最小二乘损失函数$最小二乘隐空间支持向量机产生的优 化 问 题 为 无 约 束 凸 二 次 规
metric-learning_survey_v2
- 关于metric learning的综述，涉及到许多的知识：SVM、kernel、SDP等-This paper surveys the field of distance metric learning from a principle perspective, and includes a broad selection of recent work. In particular, distance metric learning is reviewed under different
A-Convex-Feature-Learning
- 国际顶级会议机器学习中的好文章，推荐给做机器学习的同志-paper in international top conference:ICML, strongly recommend it to those working in machine learning
compressive-sensing-singal
- 压缩感知的主要研究内容有信号的稀疏表达、观测矩阵的设计和信号恢复。精确的信号恢复算法是压缩感知中的关键。因此本文在压缩感知理论框架下研究恢复算法中的凸优化算法- Compressive sensing offers a variety of research fields, including signal sparse representation, sensing matrix design, signal reconstruction. Accurately signal reconstr
bank-card-recognition-
- 功能介绍 • 通过拍照界面，指导用户拍出合格证件图像。 • 采用文字识别（OCR）技术，自动识别银行卡信息（如卡号,卡所属银行等）. • 通过调用 识别功能Activity，实现其他应用程序接口调用。 • 识别银行卡种类，主要是国内外20多家银行的印刷字体（平面黑色字体卡类）和凸面字体银行卡(包括字符间距类型为6-13、4-4-4-4-3、4-4-4-4等类型)。 系统功能 • 对原图像进行倾斜矫
GAalgorithm
- 遗传算法求解非凸函数的极值，包含选择交叉变异子函数-Using Genetic algorithm to solve the extremum of non-convex function
C_MCC
- 最大相关熵准则自适应滤波，凸组合，两个滤波器-mcc filtering, convex combination, two filters
Collision-avoidance-path-planning
- 针对舰载机牵引系统的甲板调运过程，提出了一种适用于复杂障碍物环境中不规则形状目标的路径规划方法。针对舰载机外轮廓特点，建立了目标的凸构型描述形式，并推导了多目标间碰撞检测及距离计算方法，在此基础上提出了舰载机牵连运动的轨迹跟踪控制算法，同时引入行为动力学方法实现牵引系统的避碰路径规划。为提高复杂环境下的避碰能力，基于广义符号阈值函数，提出了避障行为策略改进方法。仿真结果表明，本文提出的算法能够有效地解决舰载机牵引系统的避碰路径规划问题。-For dealing with dispatching
proximal
- 基于近邻算子的凸优化函数。实现一范数等不可导问题的优化。-Optimization function based on neighbor operator convex. Optimize a norm and other non-lead issues.
mnist
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。(Machine learning (Machine Learning, ML) is a multidisciplinary interdisciplinary field, involving many disciplines, such as p
机器学习实践指南代码及资源
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving
Machine learning an algorithmic perspective
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能(Machine learning (Machine Learning ML) is an interdisciplinary subject, involving probability and statistics, approximation th
SVMgood
- 非常好的svm程序，程序设计的很简练，适合学习用(Very good svm program, programming is very concise, suitable for learning.)