PCA

遗传算法优化小波神经网络的源程序 1 构造的非线性函数 位于nninit_test m 2 直接用WNN逼近非线性 Wnn_test()

包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等。

说明：  深度学习框架Keras入门资料，里面的代码包括课件和DEMO有利于新书入门学习，简单易懂(Keras Introductory Information of Deep Learning Framework, which includes courseware and DEMO, is helpful for introductory learning of new books. It is easy to understand.)

用EM算法求解高斯混合模型并可视化，数据是男女生的身高分布，前提是初始化男女生身高各自的均值和方差和比例，然后由EM算法求解，男女生身高的均值方差，以拟合数据。(The EM algorithm is used to solve the Gauss mixture model and visualize. The data is the height distribution of male and female. The premise is to initialize the mean, variance and proportion of the male and female height, then the mean variance of the height of male and female is solved by the EM algorithm, so as to fit the data.)

说明：  波形设计算法，阵列信号处理等相关知识的介绍仿真等(Introduction and Simulation of waveform design algorithm, array signal processing and other related knowledge)

一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)

决策树与集成算法，用来分类已知数据种类，希望对编程有帮助(Decision tree and ensemble algorithm are used to classify known data types.)

资源描述决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够处理大数据量的训练集；最后，决策树方法的分类精度较高，对噪声数据有较好的健壮性，符合一般系统的要求。

本问题是计算最长有序子序列的一个动态规划算法,效率为31MS()

cfd经典PISO算法的FORTRAN程序()