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这是我自己花了很多时间写的一个BP神经网络类，里面封装了网络初始化、训练、分类等功能。奉献出来与感兴趣的朋友分享，绝对可靠。-that I spent a lot of time writing in a category BP neural network inside the network initialization package, training, classification capabilities. Dedication out with friends interested
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跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。-is something that has similar roots with neural networks. But recently it has been widely used in Classification. That means, if I have some set
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svm分类器原理详细描述，值得一看，希望对你有帮助-svm classification theory described in detail, worth a visit, I hope to help you
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简而言之它是个起源跟类神经网络有点像的东西， 不过现今最常拿来就是做分类。 也就是说，如果我有一堆已经分好类的东西。那当收到新的东西时， SVM 可以预测新的资料要分到哪一堆去。-In short, it is a origin with neural network is a bit like things, but now it is most often do classification. That is, if I have a heap of the things which ha
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学习模式识别时候，会用到C均值处理一些数据。其中处理Iris数据是一个典型的问题，本例子由本人编写，为了完成其数据的分类。总共150个4维数据，将它分为三类。每个数据原归属于三类。-Learning pattern recognition when used C-means to deal with some data. Which deal with Iris data is a typical problem, the examples of which I am writing, in o
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ML-KNN，这是来自传统的K-近邻（KNN）算法。详细地，为每一个看不见的实例中，首先确定了训练集中的k近邻。之后，基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例，即属于每个可能类的相邻实例的数量，最大后验（MAP）原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究，即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类，表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo
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