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BP
- BP算法 给定一个由N维向量X组成的集合，这些向量将是一个响应agent的感知处理单元计算出的特征向量。这些分量的值可以是数值，也可以是布尔值。这些动作也许是学习者所观察到的一个教师对一组输入的响应。这些相关的动作有时称为向量的“标号”或“类别”。集合与响应的标号组成“训练集合(training set)”.机器学习问题就是寻找一个函数。-BP algorithm given by the N-dimensional vector
prml-slides-1Introduction
- 和当时最热的《模式识别与机器学习》对应的课件-the hottest book of Pattern Recognition and Machine Learning corresponding courseware
dat_banana
- 香蕉形(banana)标准数据集，用于测试机器学习与模式识别算法。-Banana-shaped standard data set for testing machine learning and pattern recognition algorithm.
MATLABS-SVC--CODE
- 支持向量机的MATLAB代码,包括分类与回归,可帮助学习机器学习算法-MATLAB S SVC DODE
gpml-matlab-v3.1-2010-09-27
- 高斯过程算法在回归和分类中的应用程序。与书本《基于高斯过程的机器学习》配套。本程序是最新的v3.1版，更新于2010-09-27-Gaussian process regression and classification algorithm in the application. And the book " machine learning based on Gaussian process" support. T
Robot-program
- 《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Desig
MATLA_xiangliang_B_X_L_P
- 基于MATLAB支持向量机实验模型研究与设计 支持向量机作为一种优秀的学习方法，它具有理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点，已成为当前国际机器学习界的研究热点，有着很好的应用前景。-MATLAB-based support vector machine experimental model of research and design support vector machine as an excellent
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
generate_two_moons
- 《神经网络与机器学习》第三版，第一章課後習題， 使用 Matlab 創造兩個半月形隨機分佈數據點-" Neural Networks and Machine Learning," third edition, the first chapter after-school exercise, use Matlab to create two half-moon random distribution of data po
Final Program after-Chapters
- Simon Haykin的神经网络与机器学习课后习题的MATLAB源程序(Simon Haykin neural network and machine learning after-school exercises MATLAB source program)
Colorhist_Libsvm_dem
- 随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来，基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面，大多采用有监督学习方法，通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。 本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采
数字图像处理与机器学习基础
- 数字图像处理，常用的图像处理方法介绍以及应用举例(Digital image processing, introduction of common image processing methods and application examples)
SVM机器学习算法
- 该文件主要包含了Matlab条件下开发的SVM算法，该算法主要用于机器视觉的学习与分类(The file mainly includes the SVM algorithm developed under the Matlab condition, which is mainly used for learning and classification of machine vision.)
k-nn
- k-nn算法 K-NN算法 ( K Nearest Neighbor, K近邻算法 ), 是机器学习中的一个经典算法, 比较简单且容易理解. K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离, 然后选取 K (K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归. 如果K = 1 , 那么新数据将被分配给其近邻的类.(k-nnK - NN algorithm (K on his Neighbor, K Nearest Neighbor
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a syst
机器人学机器视觉与控制 MATLAB算法基础
- 介绍机器学习及机器视觉，控制,以及 matlib 的算法 应用。 是本好书，希望对你有帮助。(this is a book about machine learniing,video and how to use matlib .)
蒙特卡罗算法与matlab(精品教程)
- 蒙特卡洛算法也常用于机器学习，特别是强化学习的算法中。一般情况下，针对得到的样本数据集建立相对模糊的模型，通过蒙特卡洛方法对于模型中的参数进行选取，使之于原始数据的残差尽可能的小。从而达到建立模型拟合样本的目的。(Monte Carlo algorithm is also commonly used in machine learning, especially in reinforcement learning algorithm.
MATLAB and Machine learning
- MATLAB与机器学习，包含机器学习简介，快速入门，应用监督式学习，应用无监督学习(MATLAB and Machine Learning, including Machine Learning Introduction, Quick Start, Application Supervised Learning, Application Unsupervised Learning)
MATLAB与机器学习
- 此为机器学习中的常见算法的matlab代码，代码注释详细，易上手(This is a common algorithm in machine learning matlab code, code comments in detail, easy to use)
DBN知识M
- matlab编写的对于机器学习的各种程序，帮助理解与应用。(Matlab for machine learning programs, to help understand and apply.)