文件内有一个函数文件和CMFS.m文件，调用这两个即可。
另外还有几个标准数据集用来测试。
特征选择可以用来进行机器学习和数据挖掘，希望此资源可以帮助到大家，有不足之处，望指出并相互探讨。
另外还有几个标准数据集用来测试。
特征选择可以用来进行机器学习和数据挖掘，希望此资源可以帮助到大家，有不足之处，望指出并相互探讨。
2023/8/13 8:48:52
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NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进，可以作为有效地基准数据集，各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。
2023/8/13 4:26:44
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大数据的学习笔记，从大数据的基本概念包括Hadoop、hive、离线计算、实时计算、数据库、数据仓库、维度建模、大规模并行处理MPP，到阿里大数据产品，包括MaxCompute、DataWorks、数据集成、机器学习PAI、AnalyticDBforMySQL，和最后的概要说明
2023/8/12 15:18:33
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如果你发现你的代码在本地运行良好，但是一旦上测试环境、预发布环境或生产环境就出现问题，那么可以执行JAVA远程调试，以彻底搞清楚为什么一上生产环境就会出现问题，本教程就是介绍如何实现JAVA远程调试，即如何在你的本地机器上在线调试生产环境的线上代码。
2023/8/12 12:26:02
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决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
2023/8/11 22:13:29
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广州大学机器学习与数据挖掘实验报告，其中一个链接为：https://editor.csdn.net/md/?articleId=113242787
2023/8/9 21:16:11
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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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