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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本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
2023/4/26 23:56:21
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转自：http://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6220284.html卡尔曼滤波KNN定位matlab代码合集。
详尽请参考转载作者博客
详尽请参考转载作者博客
2023/4/23 23:57:57
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需要下载MNIST数据集，将路途更正为当地MNIST数据集的地址。
需要OpenCV与Tensorflow情景
需要OpenCV与Tensorflow情景
2023/4/20 21:43:03
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算法是建树在离线传布模子下，不思考多径效应，反射，折射等对于信号强度有损耗的情景，算法落选用了NN,KNN,WKNN等多少种罕用的指纹定位算法。
2023/4/19 11:35:12
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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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算法是建树在离线传布模子下，不思考多径效应，反射，折射等对于信号强度有损耗的情景，算法落选用了NN,KNN,WKNN等多少种罕用的指纹定位算法。
2023/4/10 20:44:42
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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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