用于数据的训练，可以进行数据的优化！

用Python进行地质记录数据机器学习 使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测。

蓝桥杯试题以及C语言经典算法训练，里面有历年的试题以及培训资料。

由于资源好几个，就不分开上传了，直接综合在一起，下载就可以看。里面包含了蓝桥杯历年真题以及答案详解，有129道，都是比较典型的一些题目，都附有答案详解，本人参见过第十届蓝桥杯比赛，我是学java的所以试题都是java相关的，初次之外还另有100多到基础训练题，可以练练手。当初我就是先做的入门的好上手，一定量上去后，在上真题。

使用 mran 算法训练 rbf 网络并使用 ekf 更新其参数

testSetRBF2主要用于人工智能机器学习中的数据训练集使用

class Stack(object) : # 初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] # 判断栈是否为空,返回 True 或 False def is_empty(self): return self.items == [] # 压栈，添加新元素进栈 def push(self,item): self.items.append(item) # 出栈，删除栈顶元素，并返回 # 注：列表的pop()方法用于根据索引删除并返回被删除的元素

在MATLAB下，用遗传算法训练y=x2的最大值~~~

内容包括搜索回溯分治、计算几何、动态规划、背包问题求解、线段树典型求解问题、字典树、图论、差分约束系统、贪心等，适用于大学生ACM竞赛赛前准备训练

模式识别课上的SVM分类器训练及测试程序（Matlab），带训练集和测试集，可直接使用，计算正确率，好用