通过在UCI开源网站上下载CarEvaluation数据集,对其使用机器学习算法进行分析,分别使用了分类算法,回归算法,聚类算法,文件中附数据集以及代码,代码使用jupyter运行即可,代码中介绍比较详细,通熟易懂,从头至尾皆可跑通!
2024/4/28 2:31:52 70KB UCI数据集 机器学习 分类 回归
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总共有40个数据集,有自己用到的,也有自己在网上搜集数据集时自己找的,都是matlab版本的
2024/4/25 12:03:20 15.76MB UCI数据集 matlab
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聚类、分类数据挖掘使用的数据,可以使用它作为实验数据。
里面包括很多种类数据
2024/4/1 19:44:18 1.9MB 聚类和分类的数据
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实验内容已知:UCI标准数据集Car-Evaluation,定义了汽车性价比的4个类别;
求:用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树
2024/3/9 1:15:32 166KB 决策树 ID3算法 实验报告 广工
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UCI的一个数据集Sonar,已经用MATLAB转化为.mat数据文件了,在MATLAB里面可以直接load
2024/1/22 19:10:03 49KB sonar数据集
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数据挖掘中公共测试数据集,你可以从这里下载,很方便的啊,哈哈
2024/1/12 17:37:38 409KB UCI数据集
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文件大小:116M下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
2023/12/24 2:42:56 116.04MB basemap python
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UCI机器学习数据集,包括cancer等经典数据集
2023/12/23 0:01:07 1.9MB UCI dataset
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传统K-modes聚类算法,并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标,含有UCI数据集进行测试,直接运行main即可
2023/12/13 7:13:23 6KB K-modes 聚类算法 聚类评价指标
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利用java实现bp神经网络,给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据,使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签,错误率控制在30%以下。
2023/11/26 1:03:26 5KB java bp
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡