神經網絡感知器做的分類器的源碼,適合神經網絡初學者
資源簡介:神經網絡感知器做的分類器的源碼,適合神經網絡初學者
上傳時間: 2016-01-16
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資源簡介:神經網絡感知器的幾個例子,matlab編程
上傳時間: 2016-03-17
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資源簡介:人工神經網絡感知器源碼,方便了初學者試驗模擬,讓初學者初步認識神經網絡的應用價值
上傳時間: 2014-01-24
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資源簡介:Perception,神經網絡感知器,單元模塊
上傳時間: 2013-12-23
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資源簡介:人工神經網絡 感知器 matlab
上傳時間: 2014-01-08
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資源簡介:包括Bayes分類器、線性分類器、非線性分類器、神經網絡分類器等
上傳時間: 2017-08-13
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資源簡介:神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 ...
上傳時間: 2022-02-12
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資源簡介:利用貝葉斯算法實現的分類器
上傳時間: 2015-02-12
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資源簡介:經典的人工智能問題 - iris數據分析問題。通過設計三層bp神經網絡對花朵數據進行分類識別,并達到了很好的效果。
上傳時間: 2013-12-29
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資源簡介:一個用matlab的實現的Adaboost_M1, 主要用運捆綁不同的分類器. boosting 算法的一種
上傳時間: 2014-07-23
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資源簡介:一個用matlab的實現的Adaboost_M1, 主要用運捆綁不同的分類器. boosting 算法的一種 ..
上傳時間: 2015-06-06
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資源簡介:Bayes分類器和Fisher分類器的設計仿真
上傳時間: 2013-12-25
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資源簡介:用opencv自帶的訓練器訓練各種分類器的指導手冊,內含正負例的搜集,訓練和檢測說明
上傳時間: 2013-12-19
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資源簡介:基于鄰域的分類器(距離提供3種定義) 同時提供9個國際標準數據集,經過標么
上傳時間: 2015-10-11
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資源簡介:1.實現了最近點平分法的分類器 2.實現了基于凸函數最優解的分類器
上傳時間: 2013-12-28
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資源簡介:最新的分類器關聯向量機RVM的詳細中文說明,包括定義、算法和實現。
上傳時間: 2016-04-02
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資源簡介:一個基于正態分布 的貝葉斯最小錯誤率的分類器
上傳時間: 2016-05-17
上傳用戶:洛木卓
資源簡介:最小均方算法的Matlab源程序,模式識別中的分類器
上傳時間: 2014-01-04
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資源簡介:用MATLAB編寫的基于BFGS算法的分類器程序,并附帶樣本生成程序,生成隨機的樣本。
上傳時間: 2013-12-03
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資源簡介:Classifier4J是一個很好的基于java的分類器,里面有Native bayes和KNN等方法的文本分類.另外還 提供了分詞和自動摘要等功能
上傳時間: 2016-08-14
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資源簡介:此算法利用一種有監督的人工免疫系統實現一個圖像分類的分類器。
上傳時間: 2016-10-01
上傳用戶:xieguodong1234
資源簡介:我以前寫的一個的神經網絡學習函數逼近和分類的例子,商用級的。
上傳時間: 2016-11-16
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資源簡介:duda模式分類第二版的分類器工具箱,源代碼
上傳時間: 2013-12-04
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資源簡介:SVM作為當前比較好用的分類器。這是一個關于SVM的課件,講述生動,明白易懂。
上傳時間: 2013-12-18
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資源簡介:文本的分類器C++代碼,可供在分類引擎中使用
上傳時間: 2017-04-25
上傳用戶:GavinNeko
資源簡介:wekaUT是 university texas austin 開發的基于weka的半指導學習(semi supervised learning)的分類器
上傳時間: 2017-05-05
上傳用戶:fredguo
資源簡介:matlab下的神經網絡感知機實驗代碼,提供給有需要的人
上傳時間: 2017-07-17
上傳用戶:woshini123456
資源簡介:LMS-MATLAB最小均方算法的Matlab源程序,模式識別中的分類器
上傳時間: 2013-12-10
上傳用戶:離殤
資源簡介::樸素貝葉斯分類器是一種簡單而高效的分類器,但是它的屬性獨立性假設使其無法表示現實世界屬性之間的依賴關 系,以及它的被動學習策略,影響了它的分類性能。本文從不同的角度出發,討論并分析了三種改進樸素貝葉斯分類 性能的方法。為進一步的研究打下堅...
上傳時間: 2017-08-18
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資源簡介:基于SVM的人口檢測 把SVM這種比較優化的分類器用于人口檢測中去 以得到較好的效果
上傳時間: 2013-12-24
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