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rosetta-1[1].0.1.zip
- ROSETTA C++库是一个C++类库和例程集合,支持基于可识别性的经验建模和数据挖掘。它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成。
jiyuneirongdetuxiangjiansuo
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节:特征提取:颜色直方图;纹理特征等 相似度:马氏距离,欧氏距离等 相关反馈:机器学习方法,如SVM,神经网络等 检索与分类:两个很相似的样本距离很小,虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram; Texture characteristics of simila
chucaoji
- 摘要:本文提出了一种基于粗糙集的基本名词短语(BaseNP)识剐方法。该方法首先进行BaseNP标注, 然后实现BaseNP识别。它把BaseNP标注看作一个决策问题用粗糙集理论解决,因而具有特征约简和规则优 化的特点。文章介绍了基于粗糙集的规则学习方法和相应的算法,同时也给出了BaseNP标注和识别的算法 流程,提出了解决实例冲突问题的方法,并提高了识别效果。文章最后给出了详细的实验步骤和结果,并与几 个典型系统进行了比较与分析,提出了进一步改进的方向。 关键词:人工智能;
基于支持向量机的手写数字识别(小论文+matlab编程及结果)
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点,其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,即最小化模型的结构风险,从而提高了模型的泛化能力,这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的,经过十几年的研究和发展,已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
SNoW_v3.2.1.tar
- 基于稀疏网络的精选机器学习模型,相比SVM有更快和更精确的学习效果。-Selected based on the sparse network machine learning model, compared with SVM are faster and more accurate learning.
PACHONG
- 网络爬虫程序源码 这是一款用 C# 编写的网络爬虫 主要特性有: 可配置:线程数、线程等待时间,连接超时时间,可爬取文件类型和优先级、下载目录等。 状态栏显示统计信息:排入队列URL数,已下载文件数,已下载总字节数,CPU使用率和可用内存等。 有偏好的爬虫:可针对爬取的资源类型设置不同的优先级。 健壮性:十几项URL正规化策略以排除冗余下载、爬虫陷阱避免策略的使用等、多种策略以解析相对路径等。 较好的性能:基于正则表达式的页面解析、适度加锁、维持HTTP连接等
SVMCode
- SVM是一种基于统计学习理论的机器学习方法,它是由Boser,Guyon, Vapnik在COLT-92上首次提出-SVM is based on statistical learning theory, machine learning methods, it is by Boser, Guyon, Vapnik in COLT-92 was first proposed on
aforge_demo
- AForge.NET 是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域。-The article describes an open source C# framework for researchers in the areas of Computer Vision and Artificial Intelligence- image processing, neural networks, genetic alg
matlab-code-based-image-retrieval
- 基于图像检索的matlab代码,基于内容的图像检索中的一些关键环节:特征提取:颜色直方图;纹理特征等 相似度:马氏距离,欧氏距离等 相关反馈:机器学习方法,如SVM,神经网络等 检索与分类:两个很相似的样本距离很小,虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram Texture characteristics of si
tianqingqing
- 基于反馈的潜在缺陷模块序列,比较Ssadp与四个机器学习算法以及代码行升序模型这些基准模型的预测性能-Forecast performance based on the potential defects feedback module sequence comparison Ssadp baseline model with four machine learning algorithms, and the lines of code in ascending model
gda
- gda 基于高斯判别分析的高光谱地物分类 属于机器学习范畴-the gda hyperspectral terrain classification based on Gaussian discriminant analysis is a machine learning areas
decisiontree-text-classfication
- 机器学习——决策树文本分类 基于vs2012编写,内有训练文本集。-machine-learning text classfication by decisiontree,program in the visualstudio2012.include a set of text to train.
基于机器学习的时间序列预测关键技术研究
- 利用ELM进行预测,配合震荡盒理论的交易策略的一个交易系统设置。(A trading system is set up by using ELM to predict the trading strategy in conjunction with the shock box theory.)
dollar
- 基于$1和opencv机器学习方法的图像识别(Image recognition based on machine learning method based on $1 and opencv)
基于MATLAB的股票估价模型设计
- 量化股票交易模型,投资学习利器,基于机器学习,深度学习,智能化投资(Quantitative stock trading model)
基于机器学习的手写数字识别
- 基于Python机器学习的手写数字识别 基于Python机器学习的手写数字识别(Handwritten digit recognition based on Python machine learning Handwritten digit recognition based on Python machine learning)
Amazon Macre
- 通信安全相关,介绍Amazon Macre,一种基于机器学习的数据管理系统。(The PPt is about the communication security introducing Amazon Macre, a machine learning based data management system.)
基于机器学习的WiFi高精度定位研究_邱爱昆
- 能够有效的利用ai技术进行WiFi室内定位(WiFi Indoor Location Using AI Technology Effectively)
源代码
- 一种基于机器学习的高频量化策略,年化收益达到40%(Quantization strategy)
shipclass
- 基于机器学习的舰船目标距离像自动识别技术(Automatic recognition technology of ship target range profile based on machine learning)