包括IG,MI,CHI等降维算法和NB,CENTROID,SVM分类算法

category_and_d3运用分类算法预测高血压，并运用d3对结果进行基本可视化####文件夹结构：3天包含用于创建d3条形图的.html文件和.csv数据文件。
*precision.html带有CSS和javascript的html文件。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图形，pure_accuracy.csv数据集，该数据集会由precision.html*callback.html带有CSS和javascript的html文件运用。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图*pivot_recall.csv数据集，该图*由css和javascript运用的callback.html*feature_importance.htmlhtml文件运用。
运用d3.js库，还运用过渡来生成图形sql包含.sql脚本以生成分类模型中运用的

运用硬分类算法对红绿灯进行分类

为预测某条微博的具体转发者，在微博是否会被转发的研究基础上，提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法，并针对该算法进行真实数据集检测。
实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比功能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。

一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。
本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者本人配置，配置方法较为简单，本人百度就能实现。
数据可以用本人的也可以用压缩包里面的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。