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搜索资源列表

  1. hosa

    1下载:
  2. 一套高阶统计量计算的信号处理MATLAB程序库-set of higher-order statistics to calculate the signal processing procedures for MATLAB
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:239.86kb
    • 提供者:zlin
  1. Machine.Learning

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  2. 非常经典的机器学习的英文原版。《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定-The English original of the classic machine learning. " Machine learning" shows the core of machine learning algo
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-06-21
    • 文件大小:35.8mb
    • 提供者:顾一
  1. hospeciPRG

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  2. 用高阶统计量中的三阶累积量的切片谱实现对齿轮故障诊断的程序和例程.-Using higher-order statistics of the Third Order cumulant slice spectrum to achieve the gear fault diagnosis procedures and routines.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-05-18
    • 文件大小:7kb
    • 提供者:罗颂荣
  1. neural-network

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  2. 有关神经网络的一些小程序,还有一些关于高阶统计量和小波变换的程序-Some small programs related to neural networks, there are some programs on higher-order statistics and wavelet transform
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:313.78kb
    • 提供者:何和新
  1. mnist

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  2. 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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-24
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:fewfwefwefwf
  1. 机器学习实践指南代码及资源

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  2. 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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-03
    • 文件大小:45.96mb
    • 提供者:freemanandman
  1. Super trend-EA

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  2. Super trend超级趋势是一款典型的趋势EA: 一次一单,不加仓,不网格,不马丁,单单带止损盈亏比合理,同时止盈止损间距也是中规中矩,EA不加仓,到达止损位认亏出场,EA设计过程中未使用马丁,网格,对冲等高风险策略。 自己用了一段时间效果不错(看统计可以看得出来)、现在分享出来给大家,喜欢的可以自行下载测试! 1、适用品种:EURUSD,GBPUSD,GBPJPY,USDJPY,NZDJPY,AUDNZD等(其他品种大家也可以测试测试)。 2、适用周期:M15. 3、策略对点差要求不高
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-11-24
    • 文件大小:20kb
    • 提供者:初夏@微凉
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