时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预...

使用java语言实现数据挖掘的C4.5决策树算法。其中用到4个class，myc45是主函数，values代表计算属性的取值，attribute用于计算信息增益比，以求找出最适用于分类的属性val则是处理输入的数据的类

DFP变尺度法，包括一维搜索法，黄金分割法，采用类封装，包括矩阵类，变尺度类。实现简单明了。-DFP variable metric method, including the one-dimensional search, golden section method, type of packaging used, including matrix-type, variable-scale category. Simple to achieve.

关于约束非线性规划的求解器，可用于学习和实际问题求解。-On the binding of non-linear programming solver can be used for learning and practical problem solving.

贝叶斯算法(matlab编写) 安装,添加目录 /home/ai2/murphyk/matlab/FullBNT-Bayesian algorithm (Matlab preparation) installed, add directory/home/ai2/murphyk/matlab/FullBNT

本文介绍了搜索深度和宽度在人工智能中使用的发展。  在实现中使用了Python。

对于文本分割功能，并不差，使用使用 c + + 实现的你可以给它一试，于某简单。

边界元法求磁场的计算代码,主要计算部分有注释-Boundary element method code in order to calculate the magnetic field, the main computing part of the annotated

常用、经典算法及讲解-commonly used, and on the classical algorithm

关于评价插值多项式 P (N + 1)不同的数字 X(0)，......，在数字 X X(N) 对于函数 F： 输入： 数字 X(0)，......，X(N) 为 XX(1)，......，XX(N+1) ； 数字 X ；值的 F 作为 Q 的第一列，或者可能如果函数 F 提供计算。 输出： 与 P(X) 表 Q = Q(N+1,N+1)。

分割是图像处理中最重要的任务之一。它包括在像素分为两个或多个组根据其强度水平和门槛值。分割质量，取决于用于选择阈值的方法。古典实现用于多阈值分割是计算代价昂贵的因为他们彻底搜索优化的目标函数的最佳值。根据这种条件下，利用优化的进化途径已扩大。电磁像算法 (EMO) 是人口的一种进化的方法，模仿之间收费，以发展成员的吸引力排斥机制。不同于其他算法，EMO 展品有趣的搜索功能，而保持较低的计算开销。本文介绍了一种基于 EMO 的阈值 （MT） 算法。该方法结合目标函数提出了流行的大津和卡普尔的 MT 方法 EMO 算法的良好的搜索功能。该算法从内部图像直方图的可行的搜索空间的随机样本。这种样品建立 EMO 上下文的每一个粒子而它的质量评价考虑是受雇的 Otsu 或卡普尔方法的功能的目的。价值观的引导下这些客观的候选解集进化透过 EMO 的经营者直到找到最佳的解决办法。该方法生成一种可以有效地识别在为数较少的迭代的数字图像的阈值的多层次分割算法。实验结果表明性能的 EMO 实现数字图像分割的证据。