离散余弦变换程序

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Conjugate Gradient Method

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产生指数分布随机数的程序-index generated random distribution of the process

应用背景模糊数学将会成为人工智能的理论基础!!!     众所周知,人类很多的新发现新理论的诞生都和数学有千丝万缕的关系,数学亦有科学中的科学之美称,不幸的是,应该教育让数学变成枯燥无味,一度它成了我的致命科目,其实哪门科目都让我头痛!模糊数学的诞生是历史性,它可能是引导人工智能的发展方向,这是我以前就作过的设想,非常巧合的是,后来在网上居然发现有专家的观点与我的不谋而合!    人工智能是一个仿生学,他仿的是人类的大脑,以现今人类的科技水平,对大脑的研究也不过是初级阶段,但有生活经验的人都知道,大脑应该是这种思维模式,先从外界学习知识,并将其储存,到再遇到类似问题时再将其拿出来对比,随着经验的丰富,在某些问题分析得更为透彻,这就涉及一个问题,就是当储存后的知识,怎么和后来接触到的新知识相比较,你用红笔写了个"人"字,他用黑笔写了"人"字,对我们人来说,这都是一个人字,不管你用黑笔还是红笔,但机器不同,他之前接受的可能是用粉笔写的是"人"字,现在面对两个同样的家,颜色是不同的,但字是一样的,这就要对之前的储存信息进行筛选,即筛去颜色属性,将笔画进行

资源描述这是一个完整的ftp的c语言代码，适合有一定基础的同学学习，希望对大家有所帮助

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条 件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率 最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非 离散型的数据离散化。 首先，将原训练元组按类别划分为,其中利用 MapdatasOfClass(ArrayList datas)，d

用高斯消去法求方程组，程序中的数组是动态定义的，感觉代码写的比较好-using Gaussian elimination method for equations, the process is a dynamic array definition of the impression that the code was better