多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布

推荐系统的总结，后面会持续更新。
推荐概念信息过滤系统解决信息过载用户需求不明确的问题*利用一定的规则将物品排序展示给需求不明确的用户推荐搜索区别*推荐个性化较强，用户被动的接受，希望能够提供持续的服务*搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户的需求##推荐和web项目区别*构建稳定的信息流通通道* 推荐信息过滤系统* web对结果有明确预期* 推荐结果是概率问题##Lambda架构介绍

对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘，挖掘和分析哪些攻击是经常发生的，在哪些地方发生，在什么时间，什么纬度等，以及预测下年度那个地方发生恐怖袭击的概率最大。
使用了KNN，K-Means等方法。
并预测未有组织宣称的事件是哪个组织负责的。

最大概率分词算法，带详细源码基于最大概率的汉语切分目标：采用最大概率法进行汉语切分。
其中：n-gram用bigram，平滑方法至少用Laplace平滑。
输入：接收一个文本，文本名称为：corpus_for_test.txt输出：切分结果文本，其中：切分表示：用一个字节的空格“”分隔，如：我们在学习。
每个标点符号都单算一个切分单元。
输出文件名为：学号.txt

中南大学概率论参考答案，整理不易。
仅供大家参考。

该部分代码是针对高斯混合模型聚类时的后验概率的计算问题。

《概率图模型学习理论及其应用》；
赵悦著；
清华大学出版社；
157页概率图模型领域为数不多的国内好教材，一百多页，绝对平易近人（吐槽：Koller的经典著作，那厚度，像板儿砖，还没看就能吓死你）

《概率论与数理统计》讲义笔记【高斯课堂】内容很充实，值得下载。
速成课。

概率论与数理统计经典教材ProbabilityAndStatisticsForEngineeringAndTheSciences(JayL.Devore)5thEd.-SolutionManual答案

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。