数据挖掘领域中的一种算法－ML-KNN是一种改进的最近邻算法
上传时间： 2016-02-26
上传用户：ANRAN
模拟计算机操作系统中改进的clock算法，源代码中用到了STL希望使用者在阅读之前有STL基础
上传时间： 2014-01-15
上传用户：tyler
请选用多层前馈网络和一种改进的BP算法对下面的系统进行辨识仿真，给出辨识的仿真结果
上传时间： 2013-12-18
上传用户：Miyuki
请选用多层前馈网络和一种改进的BP算法对下面的多输入系统进行辨识仿真
上传时间： 2016-03-01
上传用户：水中浮云
用matlab语言写的EM(Expectation maximization)算法,用于模式分类
标签： maximization Expectation matlab EM
上传时间： 2014-01-09
上传用户：ls530720646
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：wxhwjf
传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算 , 而没有 对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法 , 并采用一种改进的 DTW算法 , 在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时 间和存储数据量 , 提高了系统性能
上传时间： 2013-11-26
上传用户：lgnf
VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
上传时间： 2013-12-01
上传用户：c12228
本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子,提出了改进的进化算法———量子克 隆进化策略算法(QCES) . 它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操作,以 增加种群的多样性,避免了早熟,且收敛速度快. 本文不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了此 算法的优越性.
上传时间： 2014-01-03
上传用户：维子哥哥
svm(支持向量机)是著名的文本分类算法。libsvm是其中的一种实现的最新版本，完全开源。linux环境。
上传时间： 2016-03-21
上传用户：zaizaibang
