Graph classification

The Matlab code sqrt generates initial phase values for networks, stored in the file 'initial_phases.txt'. These values are evenly distributed between -pi and pi, and can be adjusted to fall between -val and val. The file 'network_generation.py' contains Python 3 code to generate two types of networ

Pattern Classification一书中的MATLAB代码，提供了经典的各种算法的MATLAB实现。

[MatLab] - 厚度 - 图 + 图源码.zip

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

问题描述：一摆渡人欲将一只狼、一头羊、一篮菜从河西渡过河到河东。由于船小，一次只能带一物过河，并且，狼与羊、羊与菜不能独处。 渡河方法：1. 首先，将羊带到河东。2. 返回河西。3. 带狼过河。4. 将狼放在河东后，带羊回到河西。5. 将菜带到河东。6. 返回河西。7. 最后，将羊带到河东。 这样，所有物品都安全渡过了河。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，

This tutorial demonstrates how to perform 1D matrix classification for 2-class and 3-class problems using a Self-Organizing Map (SOM) neural network. It includes a matrix-based AND gate example with input samples of sizes 12 and 3. The approach uses machine learning principles to classify the data,

此应用程序绘制二阶振荡器（例如质量和弹簧或钟摆）的交互图。当转储系数Beta改变时，它会开始新的图x(t)、dx/dt(t)和相位图dx/dt=f(x)。二阶方程为：d²x/dt² + beta*dx/dt + x=0。您可以安装APP oscilatorApp.mlappinstall文件，也可以按照文件中的说明准备自己的APP：howToMakeAPPs.txt。

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wa

该项目提供了基于梯度下降的softmax回归实现，专注于MNIST数据分类。此外，还包含多个领域的Matlab仿真代码，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等应用。