在MATLAB的数字印刷

Vc中关于FFT算法的编程-Vc on the FFT algorithm programming

int main（）

用于科学计算的Fortran 90算法源程序-for scientific computation algorithm source Fortran 90

判断点是否在多面体之中- Sentences the break point whether in polyhedron

这是一个程序，用分形方法构建一个简单的树（生长王涛） 运行该程序，并双击鼠标在客户端领域，那么 简单的树将被显示在屏幕上。一个有趣的事情是，如果你 再次双击，用不同的appreance一个新的树将建成。

宽度优先算法解决八码难题-width priority code algorithm to solve eight problems

这是关于支持向量机的工具箱。里面包括很多目前比较流行的工具箱的源代码文件-This is on the Support Vector Machine Toolbox. Inside, including many current popular toolbox source code files

反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下： 初始化与小随机加权网络。 目前对网络的输入层的输入的模式。 饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。 采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。 饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。 传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。 喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。 对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。 重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。 为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。

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. 

里面包含各种人脸识别算法，LDA,PCA,LPP,GE。。。等，一一俱全。这几种都是快速有效的人脸识别算法 ，算法是用matlab实现的，里面都是m文件，需要的朋友要抓住机会，希望对大家有用。