搜索资源列表
数值算法类库
- 一个强大的矩阵计算类库，c++编写的。效率奇高，完全可以与fortan语言编写的类库媲美。值得推荐
speech_analysis
- 这时一个语音特征提取的程序源码，除了包含矩阵运算和矢量运算外，还包含了很多语音特征的提取算法，包括：共振峰(formant)提取、基音(pitch)提取、端点(endpoint)检测、线性预测系数(LPCC)、MFCC、LSF、PLCC、EPOCH等。这是我见到的最全的语音分析源码，推荐！-Then a voice feature extraction procedures source, in addition to containing matrix and vector operation
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
1
- 矩阵算法，函数求解，详细，看后不后悔，强烈推荐-Matrix algorithm, function solving, detailed, look no regrets after strongly recommend
gg_mle
- 压缩包中的算法使用moment matching和MLE估计矩阵的广义高斯分布参数，推荐一下。-Compression package using the moment matching algorithms and the estimated matrix of MLE parameters of generalized Gaussian distribution, recommend.
CSharp---Matrix-code
- C#实现的矩阵的各种运算，包括基本的算法，还有矩阵的各种分解，一般求逆和广义矩阵的求逆，很好的学习资料，推荐。-Matrix C# implementation of various operations, including the basic algorithm, there is a matrix of various decomposition generally seek the inverse and generalized matrix inversion, learning ma
svd
- 用于协同过滤推荐算法，svd矩阵分解算法 C++实现-Matrix Factorization , performs well on the large, sparse, and very imbalanced Netflix dataset
svdRec
- 机器学习算法，利用SVD简化数据，SVD矩阵分解，推荐引擎，提高性能-Machine learning algorithm, using SVD simplify data, SVD matrix decomposition, recommendation engine, improved performance
FM algorithm
- 因子分解机( FM)算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是一种常用的推荐算法。(Factorization algorithm is a matrix-based machine learning algorithm, which is a commonly used recommendation algorithm.)
foodAround-master
- 基于用户的协同过滤推荐算法实现食品推荐功能，基于不同用户评分矩阵实现食品的分类。(Based on user collaborative filtering recommendation algorithm, food recommendation function is realized, and food classification is achieved based on different user rating matrix.)
GudongRecommendation-master
- 基于深度学习和协同过滤算法实现问卷调查内容推荐，通过深度学习中的tensflow构建项目评分矩阵，利用协同过滤算法产生推荐结果。(Based on the depth learning and collaborative filtering algorithm, the content of the questionnaire is recommended. The project score matrix is constructed through the tensflow in depth
recommend-system-master
- 协同过滤算法实现推荐过程，其中产生了协同过滤推荐矩阵，通过矩阵计算推荐数据(generate recommend result through ITEMCF)
协同过滤推荐
- 使用协同过滤算法产生推荐矩阵，进而产生推荐结果
矩阵分解推荐方法
- 文本挖掘->通过矩阵分解进行商品推荐。通过评分预测用户没有评论过的商品。将预测评分高的，推荐给用户