[机器学习] 【第二个】人脸数据库（人脸识别，机器学习）

说明： 关于人脸识别训练样本集的数据库资源，该部分主要是afw、ibug的数据库人脸集合
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[深度学习] TBCNN_kNN_SVM 源码

说明： AST数据集和输出数据AST数据集和输出数据共享在运行模型和输出数据的数据对应于四个方案（原始AST，AST修剪）通过次要程序，通过语义方法修剪的AST和通过两种方法修剪的AST分别存储在文件夹AST_OR，AST_MF，AST_SE，AST_SE_MF中。
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[深度学习] TBCNN 源码

说明： 用于编程语言处理的树结构卷积神经网络,Convolutional Neural Networks over Tree Structures for Programming Language Processing TBCNN 源码 python
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[机器学习] 混沌粒子群

说明： 混沌粒子群算法是将混沌搜索策略与粒子群相结合，提高种群的多样性，防止陷入局部最优
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[机器学习] 基于差分进化算法的函数优化分析

说明： 差分进化算法（DE算法）的主要特性是通过个体间的差异实现个体变异。变异向量由随机选取的个体向量与另外两个随机选取的个体间的差向量求和得到。相比于经典的变异算子，更加贴近个体重组的变异算子的差分是DE算法特有的。DE算法的这个主要特性是由于在它进行变异的时候有一个自我参照的变异向量，使得它在搜索空间内能够循序渐进的搜索。
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[深度学习] 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析

说明： 遗传算法借鉴“适者生存”的遗传遗传学理论，将优化问题的求解表示成“染色体”的“适者生存”过程，通过“染色体”群的一代代复制、交叉、变异的进化，最终得到的是最适应环境的个体，从而得到问题的最优解或者满意解。这是一种高度并行、随机和自适应的通用的优化算法。
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[深度学习] 启发式算法的优化

说明： 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。
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[深度学习] 人工蜂群算法的优化

说明： 人工蜂群算法（ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群集智能优化算法，它为解决存在于科学领域的全局优化问题提供了一种新的方法。由于它具有控制参数少、易于实现、计算简单等优点，已经被越来越多的研究者所关注。
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[深度学习] 人工鱼群算法的优化

说明： 大量的鱼形成群体之后，不仅感觉器官总数会增加，而且还可以增加搜索面积。鱼群中的一个成员找到了食物，其他成员也可以捕食。鱼是通过鱼自身之间的某种交流，进行信息的互享。如果鱼群中成员之间的最大距离的保持在各自的视线之内，则整个鱼群的搜索面积最大。因此，鱼类在群体中比单独行动时能更多更快找到食物。
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[机器学习] 万有引力搜索算法的函数优化-matlab

说明： 万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人于2009年所提出的一种新的启发式优化算法，其源于对物理学中的万有引力进行模拟产生的群体智能优化算法。万有引力搜索算法GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体，物体间通过万有引力相互作用吸引，物体的运行遵循动力学的规律。
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[机器学习] 细菌觅食算法的函数优化-matlab

说明： 随着群体智能优化算法的蓬勃发展，Passino于2002年提出了模拟人类大肠杆菌觅食行为的细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging Optimization Algorithm，BFOA），为仿生进化算法家族增添了新成员。
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[机器学习] 匈牙利算法的函数优化matlab

说明： 匈牙利算法的基本思想是修改效益矩阵的行或列，使得每一行或列中至少有一个为零的元素，经过修正后，直至在不同行、不同列中至少有一个零元素，从而得到与这些零元素相对应的一个完全分配方案。 当它用于效益矩阵时，这个完全分配方案就是一个最优分配，它使总的效益为最小。这种方法总是在有限步内收敛于一个最优解
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