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Proposed based on minimizing the estimated generalization error bound of the non
提出了基于最小化估计的泛化误差界非优化估计方法。目前大多数的核参数选择方法都是通过极小化了来得到最优参数值，但是求解优化问题的计算代价相当的大，并且不能很好地体现数据的分布特征。本文采用非优化技术，通过极小化泛化误差来优化核及相关参数，由于直接计算最小半径和最大间隔，避免了对优化问题的直接求解，因此可以很好地降低计算代价。并且该方法直接从样本出发，可以很好地体现数据的分布特征，不管数据分布是否均匀都可以适用。给出了基于凸包估计的SVM核选择的模型及实现算法。
-Proposed based on minimizing the estimated generalization error bound of the non-optimal estimation method. Most of the nuclear parameter selection methods are to get the best by minimizing the parameter values, but the computational cost for solving optimization problems is quite large, and can not properly reflect the distribution characteristics of the data. In this paper, the non-optimization technology, by minimizing the generalization error to optimize the nuclear and related parameters, due to the direct calculation of the minimum radius and maximum interval, avoiding the direct solution of the optimization problem, it can very well reduce the computation cost. And that the method directly from the sample one can well reflect the distribution chara
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This is a very good network of BP procedures for the two types of data classific...
这是一个很好的关于BP神经网络的程序,用于两类数据的分类.-This is a very good network of BP procedures for the two types of data classification.
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bp神经网络的工具包-bp neural network tool kit
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人工智能课程中关于产生式系统部分上机实验的源代码，有很大参考价值。-No
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利用c语言实现人工智能神经网络的bam算法-Using c language bam neural network artificial intelligence algorithms
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这是个解决八码问题的程序，是外国人编的，用了图形处理技术，请大家参考-This is a solution of 8 yards procedures, the series is a foreigner, his use of graphics processing technology, please refer to
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模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。-pattern_recognition have some usual algorithm,including ISODATA algorithm,K-means algorithm,apperceive algorithm ,
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对多类点进行分类，有图像界面，使用了多种分类算法-Points to the many types of classification, there are graphical interfaces, using a variety of classification algorithms
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