资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。

基于深度学习的故障诊断模型代码和数据

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这是一个新手入门pytorch LSTM代码，大家可以尝试学习

里面数据结构郝斌老师的源代码，采用C++实现，每道题都有

NVP6124驱动代码和NVP6124B_76pin_datasheet_release，视频芯片NVP6124B资料(包括芯片手册及hisi驱动程序)

3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果） 另有两组数据：处理后Mnist数据集 处理正确率接近97% 适合初学者学习

我们在这里：Aotearoa地图集 技术说明，数据源和代码 该存储库包含“代码和数据。 如果您对数据的来源以及我们如何创建各种地图和图表感到好奇，可以在这里查看。 我们试图包含尽可能多的源代码。 请注意，我们大量使用了 ，但没有包含任何QGIS项目文件。 Chris并没有真正考虑到分发的设置（又称它们有些混乱）。 该存储库被组织到与本书各章相对应的文件夹中。 我们仍在为此添加点点滴滴，尤其是在后面的章节中。 请耐心等待几天，以确保一切就绪。 如果您对此处没有的内容感兴趣，请通过Github或此与Chris McDowall。 这是龙... 请注意，编写此代码是为了完成工作，而不是出于听众的考虑。 有粗糙的边缘和令人困惑的位。 祝你好运，冒险家！ 继续滚动查看工具，软件，数据格式和地图投影的概述。 公共领域的图片： 摘自“ Ripon Millenary [1886]”的第478

资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据，其中有4个文件：C45.py是算法的实现代码，treePlotter.py是绘制决策树代码，PlayData.txt是样本数据，C45test.py用来构建、绘制并测试决策树，

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨