程俊龙教授团队的研究成果，分享给大家！BroadLearningSystem_anewlearningparadigmandsystemwithoutgoingdeep.pdfBroadLearningSystem_AnEffectiveandEfficientIncrementalLearningSystemWithouttheNeedforDeepArchitecture.pdfBroadLearningSystem_FeatureextractionbasedonK-meansclusteringalgorithm.pdfBroadLearningSystem_structuralextensionsonsingle-layerandmulti-layerneuralnetworks.pdfFuzzyBroadLearningSystem_ANovelNeuro-FuzzyModelforRegressionandClassification.pdfHyperspectralImageryClassificationBasedonSemi-SupervisedBroadLearningSystem.pdfStructuredManifoldBroadLearningSystem_AManifoldPerspectiveforLarge-ScaleChaoticTimeSeriesAnalysisandPrediction.pdf

这个案例是基于sklearn机器学习库中的SVM和AdaBoost算法对MINIST数据集中的手写体数字进行识别的。
有需要的朋友可以下载一下，欢迎批评指正，一起进步。
本来想免积分的，但是csdn不让啊。
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代码解释的详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。

递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

ICEPAK学习资料，主要用ICEPAK学习，提高热仿真分析能力，提高产品可靠性。
对结构设计工作起到较大的指导作用。

machine_learning(PCA+SVM_face).rar

用于非侵入式电荷负载分解的REDD数据集分享，本数据集包含了第二个house的所有数据，数据的格式为.dat格式，需要自己对其进行处理

MNIST数据集是一个手写识别数据集,机器学习基础的数据集，并且非常多的教程都用它进行分类训练和学习

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袁博的课程深入浅出，很适合有志从事数据挖掘的爱好者奠定算法基础

中鸣机器人寻线代码，设计转弯，左转，右转等代码，针对比赛使用性非常强