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Recursos-Adicionales2

于 2020-08-18 发布

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代码说明：

说明： Segunda parte de inteligencia artificial

文件列表：

Curso-Alumnos.docx, 10454 , 2012-01-18
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\andfuncion.m, 2281 , 2011-02-10
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\calculadoradifusa.m, 8751 , 2011-02-10
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\fuzzysystem.m, 2353 , 2011-02-10
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\hder.m, 230 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\hizq.m, 210 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\hombroder.m, 291 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\hombroizq.m, 285 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\letrasalfabeto.m, 4318 , 2011-02-10
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\orfuncion.m, 2268 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\tri.m, 230 , 2011-02-04
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\triangular.m, 303 , 2011-02-04
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\xalados.m, 683 , 2011-02-06
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\xaladosgauss.m, 701 , 2011-02-08
Logica-Difusa\Apliaciones de Logica Difusa\xorfuncion.m, 2269 , 2011-02-09
Logica-Difusa\Clusters\clusters.m, 5628 , 2011-04-04

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2022-11-15 21:10:02下载

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说明：详细解释了MATLAB nirslab的操作流程(The operation flow of MATLAB nirslab is explained in detail.)

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说明：使用遗传算法解决0-1背包问题，调试成功，非常适合初学者了解遗传算法和0-1背包问题(Using genetic algorithm to solve 0-1 knapsack problem, debugging is successful. It is very suitable for beginners to understand genetic algorithm and 0-1 knapsack problem.)

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说明：各类数学建模论文集，提供历年优秀数模论文(Collection of Mathematical Modeling Papers,Provide excellent digital and analog papers over the years)

2020-06-18 21:00:02下载

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2018-10-19 00:50:57下载

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随机森林
说明：用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。(N is used to represent the number of training cases (samples), and M is used to represent the number of features. The number of input features m is used to determine the decision result of a node in the decision tree, where m should be far less than m. From N training cases (samples), n times are sampled in the way of put back sampling to form a training set (i.e. bootstrap sampling), and the unselected cases (samples) are used to predict and evaluate the error. For each node, m features are randomly selected, and the decision of each node in the decision tree is determined based on these features. According to these m characteristics, the best splitting mode is calculated. Each tree will grow completely without pruning, which may be adopted after building a normal tree classifier).)

2021-01-28 13:47:33下载

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