支持中文分类,用了三种算法实现,svm、knn、nb
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上传时间: 2013-12-25
上传用户:拔丝土豆
嵌入式应用的简易printf实现,代码空间小,仅为500字节。
上传时间: 2016-07-12
上传用户:亚亚娟娟123
mymp3的运行程序的源代码,IDE是NB。
上传时间: 2014-01-01
上传用户:李彦东
MATLAB中画椭圆的自定义函数:ellipse,用后才会发现这个函数的强大功能! 在ellipse之函数当中,其输入之变数分别如下: -ra 椭圆之长轴半径,可为列矩阵,若为列矩阵时,代表可同时绘制许多椭圆。 -rb 椭圆之矩轴半径,可为列矩阵,如ra。 -ang 水平轴之倾斜角,以弧度表示。可为列矩阵,但ra、rb、ang三者之矩阵数应相同。 -x0,y0 圆心之座标,可为矩阵,若为矩阵时,代表可同时绘制许多不同圆心位置之椭圆。 -C 椭圆线之颜色 -Nb 绘椭圆时所用之点数。
上传时间: 2013-11-28
上传用户:zhangliming420
用来计算股票买卖盈亏及手续费的小工具,包含买保本价、卖保本加、买卖差价、交易费用,盈亏等,使用命令参数有2种如下: 1、perl stock.pl 股票数量 股票价格 例如:perl stock.pl 500 13.00 2、perl stock.pl 股票数量 股票买入价格 股票卖出价格
上传时间: 2013-12-03
上传用户:songrui
《由0晋身200%注册表+BIOS高手》 该书是注册表书籍的颠峰之作——《 Windows 9x/Me/NT/2000/XP 注册表完全精通》一书的再版。第一版书深受读者朋友的喜爱,此次对该书进行再版,即继承了第一版书的优点,又对其内容进行了更新和升级,并且案例也有原来的 500 例增加到 2000 例,希望这些精挑细选的新颖案例,能够为大家以后的学习、工作带来事半功倍的效果。
上传时间: 2013-12-08
上传用户:aysyzxzm
Initialize U=[uij] matrix, U(0) At k-step: calculate the centers vectors C(k)=[cj] with U(k)                                 Update U(k) , U(k+1)                                                     If || U(k+1) - U(k)||<     then STOP otherwise return to step 2.
标签: Initialize calculate centers vectors
上传时间: 2013-12-29
上传用户:CSUSheep
rtx2008破解文件,实测支持500人,使用方法按照文件内的说明进行。
上传时间: 2016-11-21
上传用户:wfl_yy
CAN51开发板功能 1、 USB或DC+5V供电; 2、 89c52+sja1000+tja1050(tja1040)(p82c250);89c52+mcp2515+tja1050(tja1040)(p82c250);通过跳键选择sja1000或 mcp2515,用户任选一种CAN控制芯片; 3、 支持RS232/422/485总线与CAN总线相互转换; 4、 CAN总线波特率可调:20,40,50,80,100,125,200,250,400,500,666,800,1000Kbit/s 5、 提供电路图; 6、 提供源程序:basican和pelican模式(CAN2.0A和CAN2.0B),c语言和汇编语言,程序注释详尽; 7、 成对购买开发板可以实现:A开发板发送数据,B开发板接收数据,并把接收到的数据通过串口上传到计算机显示;A开发板上短路键的状态,可以通过CAN总线发送给B开发板,通过B开发板LED灯的亮灭,显示A开发板上短路键的状态; 8、 提供技术支持,接受CAN开发项目;
上传时间: 2016-11-22
上传用户:fxf126@126.com
神经网络也许是计算机计算的将来,一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段,您知道它们是 C、C++、Java 或者 Python。现在构造一个程序,来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。这篇文章讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法,这样就可以在编码时应用它们了。 根据一个简化的统计,人脑由百亿条神经组成 — 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式,神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应,而是将它们累加起来,当这个累加的总和达到某个临界阈值时,它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习。尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。
上传时间: 2016-11-28
上传用户:alan-ee