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moshishibie
- 先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。-First C-means clustering algorithm procedures and with the following data for cluster analysis. After confirming t
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
DS18B20
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
rengong
- 《人工神经网络与模糊信号处理.pdf》,书中首先介绍人工神经网络和模糊理论的信号处理概要；其次作为神经网络的典型的例子介绍阶梯型及相互结合型的神经网络以及基于它们的信号处理，还介绍模糊推论和模糊信号处理等；最后示出神经网络与模糊信号处理的种种应用实例，介绍今后以高度智能化系统为目标的人工并列处理模型和智能信号处理等。 -" Artificial neural networks and fuzzy signal processing. Pdf" , the book intro
jhsf
- 本书论述深入浅出，从简单的实力介绍没中算法的原理，然后深入讨论他们的基本理论及应用技术，图文并茂，便于自学；包括，遗传算法，遗传规则，进化策略，金花规则4中算法，本书分别介绍他们的基本知识，基本理论及实施技术，全书共分5涨，跟别为绪论，遗传算法，遗传规划，进化策略，进化规划-This book discusses in simple terms, the strength of introduction from a simple principle of the algorithm is no
project1_code
- 这是matlab编写的3个常用机器学习分类器代码。其中包括了： 1）PCA 分类其；2）LDA分类器：3）naive贝叶斯分类器。 3个算法的实现参考了《Introduction to Machine Learning》。 除了这3个分类算法的实现外，代码里面还包含了用于测试的main.m 主程序和一个实验的简要报告。实验在著名数据集acoustic_train_data 上进行。-This source code includes the implementation of three f
ASA-30.18
- 改进的模拟退火算法 内有书；Lester Ingber Research (LIR) develops projects-adapted annealing algorithm, book included Lester Ingber Research (LIR) develops projects
binclass_perc_4_5
- 结合书上的例子写的二分类非循环版/循环版以及简单神经网络实现(Two examples of non circular / cyclic versions and simple neural networks are written in conjunction with examples in the book)
Lan GoodFellow-深度学习中文版 small
- 大牛Lan Goodfellow的著作；深度学习首选参考书籍；中文版(Lan Goodfellow's work; preferred reference book for deep learning; Chinese version.)
Python机器学习基础教程(完整电子版)
- 本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in Python langua
机器学习实战书+源代码
- 机器学习横跨计算机科学、工程科学和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。在需要解释并操作数据的领域都或多或少可以运用到机器学习，通过这本书可以系统地学习基于python语言的机器学习的相关知识(Machine Learning in Action written by Peter Harringto. Machine learning covers many subjects, such as computer science, engineering science and statisti