机器学习-误差反向传播

#FFNN-使用MATLAB进行反向传播分类器建模#使用MIT-CBCL人脸数据库中的数据集

反向传播神经网络（BP网络）java实现。我这个项目是用BPNN做手写体识别，最后效果并不好，不过算法本身是正确的，我用它做过习题。具体原理可以看我的博客

对304不锈钢试样进行了激光打孔试验, 使用形貌仪测得了孔截面粗糙度参数, 并通过反向传播神经网络, 建立了基于激光功率、脉冲频率和离焦量三个工艺参数与孔表面粗糙度之间关系的神经网络预测模型。利用大量

频率扫描干涉仪对测量过程中光程差的漂移非常敏感,目标镜的微小位移会被放大几千倍,使得测量结果严重失真,因此必须消除或减弱漂移误差。针对现场测量中目标镜的低频振动或缓慢漂移,根据光频连续正反向扫描测量值

这个资源是包含python的PPT资源，快来加入机器学习吧。

机器学习 – 机器学习项目案例 案例1:利用岭回归研究波士顿放假 读取数据 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston(

中文版机器学习好书,机器学习的教材有什么好描述的，非得让我说20个字

机器学习中半监督机器学习的综述，半监督，有监督，无监督

机器视觉20讲高清少分算法覆盖交广，内容详实，语言通俗易懂

机器学习:机器学习工作