SVM算法的代码，用pyhon实现的，可直接用，很方便，下载即可用！该算法可用于机器学习分类研究，是一种典型的分类算法，非常适合论文实验。
2023/5/30 11:07:15
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自己大四快毕业了，行使暑假的功夫把毕业方案《机械学习分类算法阐发及基于Python的实现》做了。
该资源是用Python实现机械学习分类算法的代码以及一些测试数据，如你感应有需要的话，可自行下载参考。
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2023/5/11 15:09:04
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使用Kmeans分类算法，为列国体育水平分类。
体育竞赛数据使用1988年至2012年奥运会奖牌数据一枚金牌患上5分一枚银牌患上3分一枚铜牌患上1分德国以及俄罗斯比力特殊，货物德不合前，他们各自参赛，终于是一个民族，于是将他们的奖牌数目做了并吞处置，齐全的苏联数据都视为俄罗斯，由于很难查阅资料分辨出哪些苏联患上的奖牌是俄罗斯供献的最终的下场是：第一个人：美国，俄罗斯，中国，德国第二个人：澳大利亚，英国，法国，韩国，意大利，日本，匈牙利，古巴，罗马尼亚，荷兰，西班牙，乌克兰，加拿大第三个人：许多若干许多若干，不逐个枚举经由已经往7届奥运会的竞赛下场来看，咱们庞大的祖国处在奥运强国的第一营垒
体育竞赛数据使用1988年至2012年奥运会奖牌数据一枚金牌患上5分一枚银牌患上3分一枚铜牌患上1分德国以及俄罗斯比力特殊，货物德不合前，他们各自参赛，终于是一个民族，于是将他们的奖牌数目做了并吞处置，齐全的苏联数据都视为俄罗斯，由于很难查阅资料分辨出哪些苏联患上的奖牌是俄罗斯供献的最终的下场是：第一个人：美国，俄罗斯，中国，德国第二个人：澳大利亚，英国，法国，韩国，意大利，日本，匈牙利，古巴，罗马尼亚，荷兰，西班牙，乌克兰，加拿大第三个人：许多若干许多若干，不逐个枚举经由已经往7届奥运会的竞赛下场来看，咱们庞大的祖国处在奥运强国的第一营垒
2023/5/6 16:24:56
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此代码主若是对于数据集天生图，第一部份是天生数据的相关性矩阵图，第二部份是天生数据集的缺失图，第三部份是数据经由PCA从多维降为二维后使用聚类处置在二维层面上展现的散点图，第三部份是分类算法对于数据集的处置输入为分类准确率，分类算法搜罗随机森林，侈靡贝叶斯，遴选树，KNN，反对于向量机，以及神经收集。
以上皆为代码所能处置的成果。
假如你是需要对于数据集举行阐发需要图，这份代码就比力适宜。
以上皆为代码所能处置的成果。
假如你是需要对于数据集举行阐发需要图，这份代码就比力适宜。
2023/4/27 23:37:48
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内含有大宗多标签多种别分类算法以及对于应的代码，搜罗MIML_LPT,MIMLBoost,MIMLSVM,MIMLfast,KISAR,MIMLKNN,MLKNN,DMIMLSVM,MIMLMISVM等等，部份代码含有对于应的文献，学习多类标分类的好资源。
2023/4/20 21:32:43
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Matlab高斯侈靡贝叶斯算法以及KNN分类算法的实现。
培训以及测试数据取自UCI机械学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。
数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。
培训以及测试数据取自UCI机械学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。
数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。
2023/4/16 14:11:11
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数据开掘的试验报告，共含五个试验，有详尽的试验代码以及截图，自带试验感应。
五个试验分别为数据预处置、数据立方体与联机阐发处置构建、使用Apriori算法开掘频仍项集、贝叶斯遴选分类算法、k-均值聚类算法。
原下载资源需要的积分太多啦（43分），为了便捷巨匠下载重传了一下，巨匠欢喜的下载吧！
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2023/4/7 5:01:53
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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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