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me2svm
- 将最大熵的数据格式转为SVM分类器所需的数据格式-of maximum entropy data formats SVM classifier to the required data format
svm-EM
- SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法，压缩包中包括了测试文本（环境类和计算机类），词典，停用词表等。-SVM (support vector machine) and EM (maximum entropy) text classification algorithm, compressed package includes test text (environmental and computer), dictionary, thesaurus, such as disabled.
maxent-2.5.1
- 最大熵分类器，实现对文本的分类，很好的机器学习算法。-Maximum Entropy classifier, the realization of the text classification, a good machine learning algorithm.
SnOW
- This package provides a Maximum Entropy Modeling toolkit written in C++ with Python binding. It includes: Conditional Maximum Entropy Model L-BFGS Parameter Estimation GIS Parameter Estimation Gaussian Prior Smoothing C++ API
segment_ga
- 遗传算法在图像分割中的应用，有在一维和二维最大熵分割中的基本算法的实现及改进后的实现，自己看看吧。-Genetic algorithm in image segmentation, there is at one and two dimensional maximum entropy partitioning in the realization of the basic algorithms and improved to achieve their own look.
threshold-segentation
- 图像分割算法，改进的二维最大熵遗传算法研究-Image segmentation algorithm, the improved genetic algorithm for two-dimensional maximum entropy
GA1threshold
- 针对Bmp图片，根据以最大图像的信息熵为目标，采用遗传算法（源码全）对图像进行单阈值变换，实现对图像的阈值分割。（VC6.0实现）-Bmp picture, according to the target maximum image information entropy, genetic algorithm (source all) single threshold transform image threshold segmentation of images. (VC6.0 achieve
stanford-classifier-2012-03-09
- 这是Stanford Classifier ，最大熵模型，多分类，这也是Stanford EventParser中缺失的代码-This is Stanford Classifier, maximum entropy model, multi-class, which is the missing code Stanford EventParser
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
maxent
- 最大熵模型。自己打包，使用方便.并且包含其他的远吗部分-Maximum entropy model. Himself packed, easy to use
maxent-master
- 最大熵模型算法，用于统计学习，文本分类，文本聚类研究-The maximum entropy model algorithm for statistical learning, text classification, text clustering research