数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
4.65MB
1
用c#编写的决策树α-β剪枝算法，运用了一字棋的例子。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！代码主要思路：利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！代码主要思路：利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。
2024/3/24 0:24:25
442KB
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以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或randomforest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序无序，nodeimpurity对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多，还是比较简单的，由于是回归，所以impurity的定义为variancema
2024/3/22 19:16:07
137KB
1
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
1.4MB
1
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
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树
2024/3/9 1:15:32
166KB
1
该压缩包中含有全部原程序，运行所需数据库和一个txt文件，如果下载者不会连接数据库，可以参考这个txt文件，很简单。
只要连接正确，保证可以运行。
相比网上那些用C#写的程序，本程序更方便操作，容易理解。
本程序运行环境为VC++和SQL2008，界面用MFC做的。
运用apriori算法，内容包括关联规则的数据挖掘，通过设置支持度和置信度的值，得出各置信度。
决策树的方法，里面也有相关程序。
适合初学者和做课程设计。
只要连接正确，保证可以运行。
相比网上那些用C#写的程序，本程序更方便操作，容易理解。
本程序运行环境为VC++和SQL2008，界面用MFC做的。
运用apriori算法，内容包括关联规则的数据挖掘，通过设置支持度和置信度的值，得出各置信度。
决策树的方法，里面也有相关程序。
适合初学者和做课程设计。
2024/2/20 11:01:53
8.95MB
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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