采用单一感知器神经元解决一个简单的分类问题
采用单一感知器神经元解决一个简单的分类问题,将四个输入矢量分为两类,其中 % 两个矢量对应的目标值为1,另两个矢量对应的目标值为0...
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分析单层感知器无法解决线性不可分输入矢量的分类问题...
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加洲大学Leo Breiman编写的Random Forests(随机器森林)各个版本的fortran代码 可以实现分类,以及回归!...
有监督自组织映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用语多变量数据的回归分析...
自己裁减的一个AR上的眼睛库,(右眼睛),为训练分类器的你,提供训练样本....
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类神网网路分类,分类方式为Learning Bector Quantization...