本书是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
2023/7/14 16:19:12
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建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
2023/7/13 12:34:33
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https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。
2023/6/29 4:17:22
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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
2023/6/8 0:06:30
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第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结
2023/5/29 3:22:04
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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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