七月在线-邹博机械学习源码及课本(SVM,XGBoost,em算法,LDA,HMM等等)

行使EM算法实现GMM算法，文件搜罗GMM模子以及一个约莫的2分类下场的实现，课程作业相对于可用。

语音识别GMM算法（含部份评释），提供了MFCC提取以及EM算法的残缺代码

一、各个调式和弦推理方法：第一：七个字母：C,D,E,F,G,A,B，然后分别在下面写上1，2，3，4，5，6，7。
在C调里，一级和弦就是C，二级就是D，七级就是B,就这么简单；
第二：在二三六七级和弦，也就是D，E，A，B四个和弦的右下角标个m，也就是二三六七级和弦是小和弦，这样七级的和弦分别是C，Dm，Em，F，G，Am，Bm，至于为什么是二三六七级和弦都是小和弦。
而且这里讲的不只仅是C调，任何调都适用。
这里特别要说一点，C调的七级和弦不是Bm，因为Bm里面一个组成音升4不是大调音阶里面的音，所以严格来说七级和弦应该是Bdim，就是B减三和弦。
但是通常来说七级和弦很少用得到，而且一般都用

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成EM算法C++完成

最新修正的quicker.em宏，亲测安全可用。
实在没有分的，可以留下地址，免费发送。

Python3写的EM算法，包含两个程序，一个是em分类，一个是GMM使用（EM算法推导（收敛性证明和在GMM中的使用））我的博客：https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477

本程序为matlab程序。
em算法，指的是最大期望算法（ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻觅，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。

NumericalTechniquesinElectromagnetics,SecondEdition电磁学数值技术，fortran言语Astheavailabilityofpowerfulcomputerresourceshasgrownoverthelastthreedecades,theartofcomputationofelectromagnetic(EM)problemshasalsogrown-exponentially.Despitethisdramaticgrowth,however,theEMcommunitylackedacomprehensivetextonthecomputationaltechniquesusedtosolveEMproblems.ThefirsteditionofNumericalTechniquesinElectromagneticsfilledthatgapandbecamethereferenceofchoiceforthousandsofengineers,researchers,andstudents.TheSecondEditionofthisbestsellingtextreflectsthecontinuingincreaseinawarenessanduseofnumericaltechniquesandincorporatesadvancesandrefinementsmadeinrecentyears.Mostnotableamongthesearetheimprovementsmadetothestandardalgorithmforthefinitedifferencetimedomain(FDTD)methodandtreatmentofabsorbingboundaryconditionsinFDTD,finiteelement,andtransmission-line-matrixmethods.Theauthoralsoaddedachapteronthemethodoflines.NumericalTechniquesinElectromagneticscontinuestoteachreadershowtopose,numericallyanalyze,andsolveEMproblems,givethemtheabilitytoexpandtheirproblem-solvingskillsusingavarietyofmethods,andpreparethemforresearchinelectromagnetism.NowtheSecondEditiongoesevenfurthertowardprovidingacomprehensiveresourcethataddressesallofthemostusefulcomputationmethodsforEMproblems.

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。