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动量梯度下降算法和贝叶斯正则化算法BP神经网络程序实例
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Artificialintelligence
- 详细介绍了贝叶斯理论，神经网络，模糊集合，粗糙集，遗传算法的原理与应用等。 -Details of the Bayesian theory, neural networks, fuzzy sets, rough sets, genetic algorithm theory and applications.
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- BP神经网络的matlab程序（动量梯度下降算法训练 、贝叶斯正则化算法）-BP neural network matlab program
VCimagerecognition
- 《精通VisualC++数字图像处理模式识别技术及工程实践》介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论，以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些问题，比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种角度，介绍了解决这些问题的思路-" Proficient in VisualC++ digital image processing, pattern recognition
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
bayescode
- 贝叶斯分类，线性非线性分类，神经网络分类-Bayesian classification, linear non-linear classification, neural network classifier
PQRbayes
- 从ML-EM 重建算法入手，分析了贝叶斯模型的一些关键点，针对采用传统方法求解MAP问题的局限性，提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络重建算法，为了保留边缘信息，引入了二进制的保边缘变量，并应用共轭神经网络求解，模拟的重建结果表明，应用这种算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建图像@-From the ML-EM reconstruction algorithm start with an analysis of Bayesian model some of the key points,
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- 这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
shiyan_moshi
- 模式识别的 图像的贝叶斯分类 图像的贝叶斯分类 神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
sf1847
- 数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
概率神经网络pnn
- 概率神经网络在RBF网络的基础上，融合了密度函数估计和贝叶斯理论。本文件包含三个PNN文件。
FullBNT-1.0.4
- 新的matlab贝叶斯神经网络工具箱，可以下载和安装。(New Bayes neural network toolbox of MATLAB)
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1989. It is a branch of radial
bayes
- weka中的贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯，贝叶斯神经网络，文本分类(Bias classification algorithm in Weka, simple Bias, Bias neural network, text classification)
BP神经网络+最小距离分类器
- BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)
贝叶斯网引论
- 《贝叶斯网引论》 这是一本 比较经典的贝叶斯理论丛书(An introduction to Bayesian Networks)
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- 基于数据挖掘的决策树改进算法和贝叶斯改进算法,很有用的()
贝叶斯神经网络工具箱完整工具箱
- 贝叶斯神经网络工具箱，完整版，下载可以直接用，非常完善。(Bayesian Neural Network Toolbox, full version, download can be used directly, very perfect.)