HMM源码 java版，可以直接放到weka里用

数值计算算法：方法错误的定位写帕斯卡尔要找到一个解决方案，以F（X）=0给出的连续函数   f。关于区间[P0，P1]，其中f（P0）和f（p1）为必须   相反的迹象：   输入：端点P0，P1;公差TOL;            迭代N 0的最大数目。   输出：近似解p或            该算法失败的消息。

通过一个网络规划的源码，实现基因算法的VC++实现。-through a network planning source code, genetic algorithm to achieve the VC.

C语言作的四色验证1．需求分析问题描述：证明了可以用不多于4种颜色对n个区域着色，而满足相邻的区域具有不同的颜色输入形式 ： 暂定最多50个区域，如需证明更多区域，修改#define S 50 即可；以整形形式输入（取值范围1-32767）用户需要证明的区域数目，相联的一对矩阵； 输出形式：以0和1输出关联矩阵，和以blue yellow orange pink形式输出每个区域相对应证明出的颜色；-C language does four colors confirm 1. demands analyses question description: Had proven may use not to be many to 4 kind of colors to n region coloration, but satisfies the neighboring region to have the different color input form: Establishes provisionally more than 50 regions, if must prove more regions, revise#define S 50 then; Region number (value scope 1-32767) the user needs to prove which by the reshaping form input, unites a pair of matrix; Output form: By 0 and 1 output incidence matrixs, with form outputs the color by blue yellow orange the pink which each region corresponds proves;

程序 P2.2; 使用 crt ； var 我、 n、 f： 整数 ； 开始 clrscr ； 重复 写 ("Introduceţi 联合国 număr 天然 n ="） ； readln(n) ； 直到 n > 2 ；

应用背景Implement k-means clustering on a training data set  to predict classification values of a test data set.关键技术The experiment intended to classify test data values using the data   mining strategy known as k-means clustering.   The 6 variables in the training data are used to plot the data and   centroids are placed to locate clumps of the 255, classified training   data. Once located, a classification value can be assigned to the 100,   test data. 

资源描述字典学习的图像修复，使用字典学习的思想，这是现在很流行的一个学习领域，使用Matlab编写，修复效果很好，对学习稀疏表示以及字典学习等等领域都有着一定的帮助，欢迎大家下载，一起进步，一起学习。代码注释详细，可阅读行强，希望大家喜欢，欢迎下载哦。

个人原创的数据回归性分析的fortran，编程无误使用方便，可以根据自己实际情况进行适当修改

根据多径信号的特点以及对导航定位精度的影响，利用一种能有效解决非线性非高斯问题的滤波算法－粒子滤波来估计多径信号 的时延参数。  针对传统的粒子滤波存在的粒子退化和贫化现象，将遗传算法嵌入到基本的粒子滤波框架的重采样步骤中，对其粒子滤波进行改进，既解决了粒子退化现象，也保持了粒子空间的多样性。 对于多径信号幅度的估计，利用了解决线性问题的最优估计－卡尔曼滤波。  

关联分析频繁模式挖掘Apriori、FP-Growth及Eclat算法的JAVA及C++实现。三种算法实现的完整源码工程、源文件、PPT、测试数据及输出示例 ,包括Apriori、FP-Growth及Eclat三种算法的频繁模式挖掘源程序

该程序为动态规划得图论求解程序 好不好用了就知道 -The procedure for the dynamic programming procedure for solving a graph theory better use of the know