本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
2015/1/23 5:02:50
4.4MB
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本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析，并对LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。
此外，提出了一种PCA(PrinciPalComponentAnalysiS)和LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。
为了进一步说明此算法的无效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理过程中，得到了预期的效果。
为了说明此算法的无效性，本文又进一步从理论上进行了分析。
此外，提出了一种PCA(PrinciPalComponentAnalysiS)和LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。
为了进一步说明此算法的无效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理过程中，得到了预期的效果。
为了说明此算法的无效性，本文又进一步从理论上进行了分析。
2020/1/13 5:24:50
3.46MB
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基于matlab的乳腺肿瘤诊断的LVQ神经网络的分类算法。
资源中包含了主要数据，算法实现以及交叉验证。
直接运行.m文件即可看到效果。
效果是根据data中的乳腺的特征判断能否为乳腺肿瘤。
交叉验证后效果还行
资源中包含了主要数据，算法实现以及交叉验证。
直接运行.m文件即可看到效果。
效果是根据data中的乳腺的特征判断能否为乳腺肿瘤。
交叉验证后效果还行
2022/9/5 0:47:14
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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
*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
2015/3/23 3:05:23
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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。
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。
2015/6/20 15:57:38
975KB
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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。
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。
2019/7/25 20:18:57
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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。
2024-04-09 15:03
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