最短距離法分類器VB實(shí)現(xiàn)，包括有詳細(xì)例程說(shuō)明
資源簡(jiǎn)介：最短距離法分類器VB實(shí)現(xiàn)，包括有詳細(xì)例程說(shuō)明
上傳時(shí)間： 2016-12-02
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資源簡(jiǎn)介：最大熵分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的分類，很好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：lo25643
資源簡(jiǎn)介：1.實(shí)現(xiàn)了最近點(diǎn)平分法的分類器 2.實(shí)現(xiàn)了基于凸函數(shù)最優(yōu)解的分類器
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：二驅(qū)蚊器
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用最短距離法來(lái)實(shí)現(xiàn)的校園導(dǎo)游算法，可以找出最合適的路經(jīng)來(lái)！
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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資源簡(jiǎn)介：Standord Classifier實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Java的最大熵分類器。用于模式識(shí)別，特別是自然語(yǔ)言處理方面的應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：zhangyigenius
資源簡(jiǎn)介：最短路徑算法的VB實(shí)現(xiàn)，最短路徑的查詢程序
上傳時(shí)間： 2015-04-27
上傳用戶：jeffery
資源簡(jiǎn)介：1. 分層次聚類法（最短距離法） 2. 最簡(jiǎn)單的聚類方法 3. 最大距離樣本 4. K 平均聚類法（距離平方和最小聚類法）
上傳時(shí)間： 2016-04-01
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資源簡(jiǎn)介：SVM分類器的實(shí)現(xiàn)原碼,SVM是一類基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識(shí)別方法
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：我干你啊
資源簡(jiǎn)介：代碼是一個(gè)分類器的實(shí)現(xiàn),其中使用了部分weka的源代碼。可以將項(xiàng)目導(dǎo)入eclipse運(yùn)行，記得把訓(xùn)練數(shù)據(jù)（arff文件）放在項(xiàng)目根目錄下。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：ma1301115706
資源簡(jiǎn)介：本貝葉斯分類器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)二維高斯分布樣本的分類
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：日光微瀾
資源簡(jiǎn)介：貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器，它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數(shù)，然后基于最小錯(cuò)誤率分類準(zhǔn)則進(jìn)行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因?yàn)檎龖B(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題。幸運(yùn)的是，參數(shù)估計(jì)問(wèn)題已經(jīng)被很...
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：葉山豪
資源簡(jiǎn)介：svm(支持向量機(jī))分類算法本質(zhì)上是二類分類器，實(shí)現(xiàn)多類分類的方法一般是將多類分類看作是多個(gè)一對(duì)多的二類分類器。本程序就是基于svmlight的svm多類分類器實(shí)現(xiàn)。對(duì)分類感興趣的用戶請(qǐng)參照。配合中文分詞（參見(jiàn)我上傳的程序），可實(shí)現(xiàn)中文多類分本分類。
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：anng
資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯分類器，實(shí)現(xiàn)了樸素貝葉斯分類算法，結(jié)果表明比較好
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：ryb
資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別一份很好的作業(yè),包括線性分類器；最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯分類器；監(jiān)督學(xué)習(xí)法分層聚類分析；K－L變換提取有效特征,支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：372825274
資源簡(jiǎn)介：本程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問(wèn)題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)說(shuō):假設(shè)有N個(gè)獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對(duì)多數(shù)投票法,再假設(shè)每個(gè)子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯(cuò)誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯(cuò)誤的...
上傳時(shí)間： 2015-05-03
上傳用戶：kiklkook
資源簡(jiǎn)介：用matalab實(shí)現(xiàn)的最短距離算法的系統(tǒng)聚類分析對(duì)樣本進(jìn)行分類
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：問(wèn)題問(wèn)題
資源簡(jiǎn)介：利用貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的分類器
上傳時(shí)間： 2015-02-12
上傳用戶：Andy123456
資源簡(jiǎn)介：本程序?qū)崿F(xiàn)的功能為建立一分類器,用于進(jìn)行有監(jiān)督的分類學(xué)習(xí).
上傳時(shí)間： 2015-03-20
上傳用戶：kikye
資源簡(jiǎn)介：利用VC實(shí)現(xiàn)的貝葉斯分類器的源代碼，可以用來(lái)分類或識(shí)別，很值得收藏
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：bjgaofei
資源簡(jiǎn)介：Classifier4J這個(gè)Java類庫(kù)為文本自動(dòng)分類提供了一個(gè)API。缺省（目前）實(shí)現(xiàn)的API是一個(gè)貝葉斯分類器。這個(gè)類庫(kù)可以用于多個(gè)目的－可能作為一個(gè)垃圾郵件過(guò)濾器或一個(gè)blog
上傳時(shí)間： 2015-04-05
上傳用戶：shinesyh
資源簡(jiǎn)介：用VB實(shí)現(xiàn)線性方程組的求解。包括：高斯消元法，LU分解法追趕法，迭代法，奇異值分解，喬累斯基分解法等12種數(shù)值方法。
上傳時(shí)間： 2015-04-15
上傳用戶：372825274
資源簡(jiǎn)介：用VB實(shí)現(xiàn)數(shù)值積分的算法集。包括梯形求積法，反常積分，三重積分，龍貝格方法，辛卜生方法等6種方法。
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：1109003457
資源簡(jiǎn)介：用VB實(shí)現(xiàn)解常微分方程組 包括定步長(zhǎng)四階龍格-庫(kù)塔法、自適應(yīng)變步長(zhǎng)的龍格-庫(kù)塔法、改進(jìn)的中點(diǎn)法、外推法等
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：wanghui2438
資源簡(jiǎn)介：用VB實(shí)現(xiàn)的函數(shù)的極致和最優(yōu)化 包括黃金分割搜索法、不用導(dǎo)數(shù)的布倫特法 用導(dǎo)數(shù)的布倫特法、多元函數(shù)的山單純形法、多元函數(shù)的變尺度法等
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：xiaoyunyun
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用matlab的實(shí)現(xiàn)的Adaboost_M1, 主要用運(yùn)捆綁不同的分類器. boosting 算法的一種
上傳時(shí)間： 2014-07-23
上傳用戶：ikemada
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)完整的用VB實(shí)現(xiàn)的16進(jìn)制編輯器程序的源代碼，推薦下載
上傳時(shí)間： 2015-06-01
上傳用戶：lvzhr
資源簡(jiǎn)介：Gramham法求解凸包。從最基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義開(kāi)始實(shí)現(xiàn)，有圖形界面和動(dòng)畫演示。全套代碼。
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶：lnnn30
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用matlab的實(shí)現(xiàn)的Adaboost_M1, 主要用運(yùn)捆綁不同的分類器. boosting 算法的一種 ..
上傳時(shí)間： 2015-06-06
上傳用戶：sqq
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法 求指數(shù). 計(jì)算數(shù)組最大值.求最短距離及向量
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶：yoleeson
資源簡(jiǎn)介：Hamming 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從功能上來(lái)看是最小Hamming 距離分類器．利用它能夠完成不完整輸入信息與所存儲(chǔ)模式的最小漢明距離分類． Hamming 網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一層網(wǎng)（即匹配子網(wǎng)絡(luò)）是用來(lái)計(jì)算輸入模式與該網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的各樣本之間的匹配測(cè)度．第...
上傳時(shí)間： 2015-07-04
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