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GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
guanlianguize
- 本压缩文件是一些有关于人工免疫算法在数据挖掘中的关联规则挖掘进行应用的参考论文，希望能够对在这方面进行研究的人有所帮助。-association rules mining
fuzzynet
- 用Matlab实现的模糊神经网络模型，用于检测和评价水质情况，并进行预测，压缩包里包含了数据集和源程序。具体的应用可以根据用户的需求稍作更改，可用于分类。-Using Matlab fuzzy neural network model for the detection and evaluation of water quality, and to predict the compressed bundle contains the data sets and the source. Speci
LIBSVM
- 利用matlab读取libsvm的工具包，实现数据的自动分类。压缩包里有训练文件及测试文件。-Read libsvm using matlab toolkit, automatic classification of data. Compression bag has training documents and test files.
proj1_knn
- MATLAB实现的KNN 压缩文件包含m文件和wine.txt(机器学习著名的红酒数据集，下载自UCI大学机器学习数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine） -knn wrote in MATLAB
Iris_raecing
- 使用MATLAB编写的神经网络程序 并在著名的机器学习数据集Iris上加以验证 压缩文件中包含代码和数据集！-Using BPNN to classify Iris data set
AutoEncoder
- 最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取，也可以进行分类。压缩包里已带有训练用签字图片数据。相应算法说明可以查看hinton于2006年发表在 science的文章-First proposed deep learning algorithm hinton automatic encoder matlab code that reads: multilayer r
wp341
- 迭代自组织数据分析，用MATLAB实现的压缩传感，图像的光流法计算的matlab程序。- Iterative self-organizing data analysis, Using MATLAB compressed sensing, Image optical flow calculation matlab program.
tu233
- Relief计算分类权重，用MATLAB实现的压缩传感，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。- Relief computing classification weight, Using MATLAB compressed sensing, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis.
智能算法报告
- 人脸识别，神经网络算法，识别各式人脸，输出准确率，人脸数据在压缩包里(Face recognition, neural network algorithm, identify all kinds of face, output accuracy, face data in the compressed package)
Ten_Lectures_On_Wavelets
- 本书包含10个讲座由Daubechies博士为在小波及其应用1990 cbms-nsf会议主讲人。小波是一种数学发展，许多专家认为它可能会彻底改变信息存储和检索的世界。它们是一种相当简单的数学工具，现在被应用于压缩数据，如指纹、气象卫星照片和医用X射线。以前人们认为这些数据在不丢失关键细节的情况下是不可能压缩的。(This monograph contains 10 lectures presented by Dr. Daubechies as the principal speaker at