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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kmeans算法的一种改进算法，叫做kmeans++算法；
英文版；
超级容易懂的阐明~
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超级容易懂的阐明~
2018/1/9 5:51:31
3.04MB
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k-means算法的matlab代码KmeansPCAmatrix.h:本人手写的Matrix类的定义matrix.cpp:本人手写的Matrix类datapoint.h:本人手写的DataPoint类定义，用途是标示数据点元素datapoint.cpp:本人手写的DataPoint类kmeans.h:K-means算法类的定义kmeans.cpp:K-means算法类的实现trie.h:本人手写的Trie树类定义，用于快速高效统计字符串trie.cpp:本人手写的Trie树类tfidf.h:对读文件操作以及生成关键词tfidf.cpp:生成我需要的关键词constant.h:存放程序所需要的各种变量files.h:读取一个文件夹中的所有文件名main.cpp:我的主文件MatlabCodeMatlab显示图片过程以及代码导入数据-＞重命名-＞代码imagesc(1-x)colormap(gray)
2017/3/17 13:57:39
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1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的顺应性。
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；
2021/5/17 12:50:32
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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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