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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
wordseg
- 中文文本分类中对文本进行分词处理，以降温本表示称词的集合，然后用词向量来进行分类。-Chinese text classification of text-word processing, said to cool the pool said the words, then word vector to classify.
apriori(C++)
- 本算法的基本功能是用C＋＋语言实现了APRIORI算法，用户可以先选择要进行的操作。然后再输入支持度和置信度，就可得到挖掘的结果。 输出的结果主要包括两个部分。 1．输出所有的频繁项集。 2．输出所有的产生的规则。 算法还能够输出初始的事务集合，并且可以输出产生的中间结果。-the algorithm is the basic functions using C + + language of APRIORI algorithm, Users may choose to cond
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- 一堆的神经网络c程序集合，包括BP,HOPFIELD等-heap of the neural network c pool procedures, including BP, Hopfield, etc.
pool_v9
- Pool game source code for websites
SMOTEBoost
- 分类非平衡数据的SMOTEboost算法-This code implements SMOTEBoost. SMOTEBoost is an algorithm to handle class imbalance problem in data with discrete class labels. It uses a combination of SMOTE and the standard boosting procedure AdaBoost to better model t
breed-PSO
- 杂交粒子群算法是借鉴遗传算法中杂交的概念，在每次迭代中，根据杂交率选取指定数量的粒子放入杂交池内，池内的粒子随机地两两杂交。-The hybrid particle swarm algorithm is based on the concept of hybridization in genetic algorithm. In each iteration, the specified number of particles are put into the hybridization pool
a_pool
- a pool layer needed for deep neural networks
Proximal_Policy_Optimization
- 强化学习可以按照方法学习策略来划分成基于值和基于策略两种。而在深度强化学习领域将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法，通过经验回放池与目标网络成功的将深度学习算法引入了强化学习算法。(Reinforcement learning can be divided into value-based learning and strategy based learning according to method learning strategies. In the fiel