快速RLS

【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

捷联惯导算法与组合导航原理讲义（20170220）严恭敏老师的教材

【实例简介】

这个爱心是会跳到，可直接可以运行的，可以把里面的字改成自己的名字，送给喜欢的人。

【实例简介】

基于SARSA强化学习解决的经典迷宫问题

function mpc = case33bw%CASE33BW  Power flow data for 33 bus distribution system from Baran & Wu%    Please see CASEFORMAT for details on the case file format.%%    Data from ...%       M. E. Baran and F. F. Wu, "Network reconfiguration in distribution%       systems for loss reduction and load balancing," in IEEE Transactions%       on Power Delivery, vol. 4, no. 2, pp. 1401-1407, Apr 1989.%% MATPOWER Case Format : Version 2

Coupling Matrix Optimizer v1.0.zip

XYZ色彩空间到LAB空间（XYZ2Lab.m）

利用RDA CSA WKA进行点目标成像