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matlab神经网络学习资料
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MATLAB
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MATLAB神经网络学习资料,PDF电子版
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MATLAB神经网络学习资料
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MATLAB神经网络学习资料,很好很有用的学习资料,需要的可以下载
matlab神经网络资料
浏览:187
matlab神经网络资料,里面有一些基础的matlab神经网络知识,还有一些给新手们的话,很不错,推荐学习!
图神经网络学习资料、ppt
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入门图神经网络的好资源,了解GNN的基本原理,训练方法,以及其各种变体的应用。通俗易懂,讲解全面。入门图神经网络的好资源,了解GNN的基本原理,训练方法,以及其各种变体的应用。通俗易懂,讲解全面。
神经网络学习资料.docx
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本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言和理解来复述所学习到的知识,如果有错误之处还望大牛们不吝斧正。
精通MATLAB神经网络.zip
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基于MATLAB语言,循序渐进,搭建深度神经网络,精通深度学习
MATLAB神经网络超级学习手册源码
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MATLAB神经网络超级学习手册是一本非常适合初学者学习的书籍,书中的程序介绍很经典,具体程序都在本文件里面!
matlab2017b神经网络使用手册(英文).pdf
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方便掌握更新matlab2017b神经网络部分。The software described in this document is furnished under a license agreement. The software may be used or copied only under the terms of the license agreement. No part of thi
(2015a)Matlab神经网络工具箱用户手册
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搭配Matlab 2015a版本的用户手册,内容详实,是重要的参考资料
MATLAB神经网络原理与实例精解 书中配套程序
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MATLAB神经网络原理与实例精解结合科研和高校教学的相关课程,全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用,并给出了大量典型的实例供读者参考。本书附带1张光盘,收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
matlab2017神经网络帮助文档
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基于MATLAB神经网络的股票价格预测
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MATLAB神经网络43个案例分析.rar_43个案例_43神经网络_matlab 43个案例_matlab神经网络
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MATLAB处理神经网络的43个案例,推荐学习
matlab神经网络基础
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Matlab神经网络43个案例分析
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MATLAB+信号处理超级学习手册-程序代码
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MATLAB,信号处理超级学习手册相关程序代码,适合相关同学查阅
MATLAB神经网络43个案例分析+源码
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使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程...
matlab神经网络43个案例分析(包含matlab源码及数据文件)
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matlab神经网络43个案例分析 共分43个章节,每个章节包含独立的算法源码及数据文件,涵盖神经网络常用算法,适合神经网路初学者进行参考、学习、借鉴。
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码.zip
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MATLAB神经网络应用设计
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MATLAB神经网络应用设计,学习神经网络必备教材!
MATLAB机器学习必学课程 MATLAB神经网络30个案例分析 全部程序源代码 共30个章节.rar
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MATLAB神经网络原理与实例精解
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MATLAB神经网络原理与实例精解,系统深入学习MATLAB神经网络
MATLAB神经网络原理与实例精解.rar
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《MATLAB神经网络原理与实例精解》是2013年2月清华大学出版社出版的图书,作者是陈明。本书结合科研和高校教学的相关...而本文件主要是本书配套的每个章节对应实例的代码,希望可以帮助大家更好的学习MATLAB神经网络!
MATLAB神经网络原理与实例精解源代码文件.zip
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关于MATLAB神经网络原理与实例精解的源代码文件,有想要学习的可以下载看看
MATLAB神经网络43个案例分析.pdf+源码
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色,帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个...
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
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