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C的APRIORI程序
- 用C实现的APRIORI算法，希望对学习数据结构和算法的朋友有所帮助-C analysis algorithm to achieve the hopes of learning algorithms and data structures help a friend
决策树c4.5-r8的windows版本
- 用c++实现的决策树算法，windows环境下，希望对学习数据结构和算法的朋友有所帮助。-achieve with the Decision Tree Algorithm, windows environment, and I hope to learn from data structures and algorithms friends help.
Generics_erializer_srcs
- new serializing arbitrary data structures
c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree
- c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree,实现K邻域搜索，最小半径搜索-K-NN algorithm implementation. It supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions.
selfAffinity
- AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,-A semi-supervised clustering method based on affinity propagation (AP) algorithm is proposed in this paper. AP takes as input measures of similarity between pairs of data points. AP
heapSort
- 简单的堆排序.对于初学数据结构的同学有用.-A simple heap sort. For the beginner students useful data structures.
DATASTRUqb
- Data structures anna univ question bank
The-AI-in-PC-games-production
- 浅谈人工智慧 电脑游戏中的人工智能制作 棋类编程 部分1: 开始 棋类编程 部分2: 数据结构 棋类编程 部分3: 产生移动 棋类编程 部分4: 基础搜索 棋类编程 部分5: 高级搜索 棋类编程 部分6: 评估函数 工人的战略部署线程 使用可能的地形指派任务 怎样编写迂回前进的程序 类似帝国时代游戏的人工智能 模糊人工智能 Hierarchal 人工智能 Comp.A
suanfafenxi
- 算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。 算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。算法+数据结构=程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题；二是程序设计的技术问题。算法和程序之间存在密切的关系。分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有
bashuma
- C++编写八数码问题解决方案，通过命令行给出输入文件名，输出文件名-C++ written eight digital problem solution, simple data structures to achieve artificial intelligence
FpTree
- 频繁模式挖掘的demo，主要实现了频繁模式挖掘的树的构建算法。包含自定义的数据结构。实现了fp-growth算法。-Frequent pattern mining demo, frequent pattern mining tree algorithm. Contains the custom data structures. Fp-growth algorithm.
algorithm
- 数据结构------算法，神经网络，遗传算法。-Data Structures------ algorithms, neural networks, genetic algorithms.
dlib-master
- networking, threads, graphical interfaces, data structures, linear algebra, machine learning, XML and text parsing, numerical optimization, Bayesian nets, and numerous other tasks (Boost License)