[机器学习] 蚁群算法-TSP旅行商

说明： 本实验利用蚁群算法，对TSP旅行商问题进行应用和优化。 随机生成不同的城市序列。 选取不同的参数，验证蚁群算法的效率。 对蚁群算法进行改进，改造成精英蚂蚁算法，并进行分析。 输入：不同维度的城市序列 输出：最优路径所经过的城市序列以及最优路径长度。
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[机器学习] K-means实际应用

说明： 本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myKmeans函数对数据集进行分类。 数据集1：威斯康星州乳腺癌数据集 原因：目前癌症的初步检测还是主要依靠医生的经验判断，为了提高医生的工作效率，以及减少医生的经验判断失误，所有希望计算机协助医生进行判断。 目标:根据已有的对乳腺癌的特征的分类，判断患者的乳腺癌是属于良性还是恶性，进一步帮助患者的治
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[机器学习] fuzzy_cmeans实现

说明： 本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myKmeans函数对数据集进行分类。 数据集1：威斯康星州乳腺癌数据集 原因：目前癌症的初步检测还是主要依靠医生的经验判断，为了提高医生的工作效率，以及减少医生的经验判断失误，所有希望计算机协助医生进行判断。 目标:根据已有的对乳腺癌的特征的分类，判断患者的乳腺癌是属于良性还是恶性，进一步帮助患者的治
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[机器学习] mnist_10k_sprite

说明： mnist_10k_sprite 1万个手写数字
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[机器学习] ABB IRB6700 CAD

说明： ABB IRB6700 CAD ，使用与工厂设计布局，可以练习机器人外观ID
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[机器学习] ABB IRB6700 模型

说明： ABB IRB6700 模型，是STEP图档格式，使用与工厂机器人布局。
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[机器学习] 主题模型PPT

说明： 个人整理的主题模型介绍PPT，包括PLSA，LDA，Gibbs smaple等。
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[机器学习] python diff文本对比

说明： python利用diff工具，对文本进行对比，类似于beyongcompare软件
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[机器学习] R语言生成随机森林

说明： 使用randomforest包在iris数据集上训练随机森林，并绘制误差
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[机器学习] BP数字识别代码

说明： 本实验为了解和测试BP神经网络在数字识别上的应用。 1、 根据老师提供的测试代码，进行分析。 2、 修改网络的架构（修改参数）。 3、 根据识别的正确率进行相关网络参数的分析。
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[深度学习] tfhub模型 imagenet_inception_v3

说明： 使用imagenet数据集预训练的tfhub模型，可用自己的数据集retrain自己的模型，用于图像分类。
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[深度学习] jena_climate_2009_2016耶拿天气数据集

说明： 耶拿天气数据集，《Python深度学习》数据集，用于训练循环神经网络
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