利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据，运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法，附有数据集以及详细python代码

scratch名目，名目案例29个名目案例搜罗(超级玛丽，飞机大战，不踩白块，森林冰火人，蔡徐坤打球等)源代码

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matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

MATLAB随机森林货物箱，在MATLAB配置路途就可使用

作为初学者极其好的学习参考资料，但请勿盗版，恭顺学识产物。
作者：董鹏。
游戏称谓(GameName)：国之封印游戏尺度(GameStyle)：MMORPG游戏主题(Subject)：魔幻视觉作风(Rendering)：残缺写实，魔幻修筑(Build)：3D写实其实比例1.人类：以中世纪哥特修筑方式以及作风为主，高大，坚贞，材质以灰色，玄色的石块为主。
显展现巍峨的气焰！2.蜥蜴人：沼泽地带上建树的用木料以及石料建成的群体修筑，衡宇相对于群集。
3.兽人族：材质以粗拙的石块以及木块为主，结构松散，简陋，显展现粗豪以及适用的作风。
4.地兽族：地面部份只露个门洞（低矮，坚贞）进去，果真修筑以石柱，石板搭砌而成。
显展现别致以及惨澹，洞内展现交织相同的方案。
5.精灵族：材质以树木，藓苔为主，结构松散，与森林融为一体，显展现与做作调以及的外形。
6.半人马：用石头、树木搭建的结构松散、方案公平的衡宇修筑。
脚色(Role)：1/8（大概见第六章游戏元素）视角(View)：从容变更战争尺度(BattleStyle)：A.RPG

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。

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。

高维多标签分类matlabknn，svm，随机森林等算法784维数据分为10类

合肥产业大学数据结构试验五树以及森林搜罗残缺的试验申请、试验预习报告、试验最终报告试验申请：将一棵树（或者森林）转换为二叉树。
求森林的高度。
按条理方式遍历森林。
输入一个森林中每一个结点的值及其对于应的条理数。
输入一个森林的狭义表方式

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。