RTD2660源码

AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度，该

这本书从最基本的只是入手，很好理解，是无线通信的一个很基础的一本书。

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【实例简介】

基于Keras的GRU神经网络实现 Python编写 可以直接运行得到结果

可以仿真所有常见的数字通信信号，如2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4SFK、8FSK、16FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16PSK、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、V.29等等。信号的各种参数可以自己随意设置，提供参数输入接口。

【实例简介】基于PCA的人脸识别matlab程序，内有ORL人脸库，这是改进版，算法效率有提高。

为初学者做RTKlib精密单点定位PPP提供一定的参考（更改后的代码），支持北斗、GPS 三频、双频以及组合PPP，误差项仍需改正

在图像的变换和压缩中，常常用到离散余弦变换（DCT）。DCT具有能使图像的最重要的信息集中在DCT的几个系数上的性能。正是基于此，DCT通常应用于图像的压缩.

包含真实网络数据集和benchmark数据集。其中benchmark数据集中社区规模分别为1000,2000,5000.社区混合系数u区间为0.1-0.8