搜索资源列表
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
apcluster
- 聚类算法是应用于数据挖掘和模式识别中很重要的一种分析方法,ap是新提出的一种聚类算法,不需要事先指定聚合点的数目-Affinity Propagation (AP) clustering has been successfully used in a lot of clustering problems. However, most of the applications deal with static data.
dpa
- 2014年12月science新给出的dpa聚类算法的python实现-December 2014 science given new clustering algorithm python achieve dpa
A-new_cluster_algorithm
- 2014年 6 月份,Alex Rodriguez 和 Alessandro Laio 在 Science 上发表了一篇名为《Clustering by fast search and find of density peaks》的文章,为聚类算法的设计提供了一种新的思路。虽然文章出来后遭到了众多读者的质疑,但整体而言,新聚类算法的基本思想很新颖,且简单明快,值得学习。-June 2014, Alex Rodriguez and Alessandro Laio on Science publis
NJU-SSDR
- 半监督判别分析(SSDR),是南京大学数据挖掘研究所提出的一种新的半监督降维算法,对于数据挖掘和类别样本的获取有着十分重要的借鉴价值。-A semi-supervised discriminant analysis (SSDR), is one of the types of data mining research institute of nanjing university puts forward new a semi-supervised dimensionality reductio
exha
- 立体匹配方面的文章,介绍了一种新的匹配算法,以及实验结果,英文版()
50321258
- 数据挖掘算法很多,其中支持向量机算法是目前使用新的方法,得到广泛使用()