--本版本为绿色版本，不需安装，仅需激活即可使用，下载后解压得到ISO镜像包；
依据r2010b版制作，具体版本号为7.11，解压文件4.5G，功能够用，大小适中！--！Crack文件夹中有首次安装激活说明，目前已经进行了处理，永久使用喜欢折腾的亲，可以按文件夹中说明了解下受时间限制的激活方法。
--！Study_About文件中给出了常用的画图文档资料，供学习参考内附!卷积神经网络经典代码供算法研究的亲学习参考--可以使用汉化包进行汉化，汉化后仅使得菜单等变为汉字，可使用此汉化包反汉化，还原为全英文界面；
依据r2010b版制作，具体版本号为7.11，解压文件4.5G，功能够用，大小适中！--！Crack文件夹中有首次安装激活说明，目前已经进行了处理，永久使用喜欢折腾的亲，可以按文件夹中说明了解下受时间限制的激活方法。
--！Study_About文件中给出了常用的画图文档资料，供学习参考内附!卷积神经网络经典代码供算法研究的亲学习参考--可以使用汉化包进行汉化，汉化后仅使得菜单等变为汉字，可使用此汉化包反汉化，还原为全英文界面；
2024/3/11 13:06:23
1KB
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
1.4MB
学期老师的作业，根据用户推测数据。
使用了KMEANS和KNN方法分类。
ZSCROS标准化数据。
使用MAT进行了XLC的替换功能
使用了KMEANS和KNN方法分类。
ZSCROS标准化数据。
使用MAT进行了XLC的替换功能
2024/3/10 18:21:13
283KB
纠错：上次资源是两个季度的购物篮信息，不是两年的信息，特此更正！现重新上传本资源。
productList是商品的详单，productAttribute是商品相关属性。
brandList是品牌的详单，brandAttribute是品牌相关属性。
两个sale文件是两季度的购物栏数据（已经预处理好）。
可用于关联分析相关算法的学习。
productList是商品的详单，productAttribute是商品相关属性。
brandList是品牌的详单，brandAttribute是品牌相关属性。
两个sale文件是两季度的购物栏数据（已经预处理好）。
可用于关联分析相关算法的学习。
2024/2/26 14:24:18
454KB
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序；
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行
2024/2/26 7:39:17
1KB
Kaggle在9月30日开启的一个新的比赛，举办者是巴西最大的汽车与住房保险公司之一：PortoSeguro。
该比赛要求参赛者根据汽车保单持有人的数据建立机器学习模型，分析该持有人是否会在次年提出索赔。
这里的文档是比赛所用到的数据，数据均已经处理
该比赛要求参赛者根据汽车保单持有人的数据建立机器学习模型，分析该持有人是否会在次年提出索赔。
这里的文档是比赛所用到的数据，数据均已经处理
2024/2/26 5:02:51
72.2MB