使用python手动实现了SVM支持向量机，包括其中二次规划的求解（调用cvxopt包），实现了软间隔及核技术，以及对数据集及分类效果的可视化！建议配合我的SVMPPT一起学习SVM不是直接调用sklearn的SVM！！
2024/2/12 14:53:06
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[亲测可用]Matlab版的显著性检测算法评价指标实现代码,包括AUC_Borji,AUC_Judd,AUC_shuffled(sAUC),CC,EDM,KLDiv,NSS,Similarity.全部都是亲测可用,我自己发表的论文也基本上用这些来计算性能.
2024/2/1 16:01:29
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该论文主要对可视化技术在大数据挖掘算法中的应用进行了简明的剖析，随着信息时代的的来临，早期的数据挖掘技术由于无法直观的观察数据挖掘的方式与结果，致使在海量的数据中只能得到单一的分析结论，最终不但失去了数据挖掘的现实意义，而且在统计预测的过程中，由于无法直观的体现数据的价值，让多数无用的数据混淆视听，暴露出种种问题。
2024/2/1 5:02:12
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做项目自己采集的全国省级边界矢量数据，包含了省名称，ID,边界经纬度（类似"117.147135,23.368579;117.146808,23.368611;117.146642,23.368728;....）
2024/2/1 0:29:51
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CategoricalDataAnalysis,ThirdEditionsummarizesthelatestmethodsforunivariateandcorrelatedmultivariatecategoricalresponses.ReaderswillfindaunifiedgeneralizedlinearmodelsapproachthatconnectslogisticregressionandPoissonandnegativebinomialloglinearmodelsfordiscretedatawithnormalregressionforcontinuousdata.ALANAGRESTIisDistinguishedProfessorEmeritusintheDepartmentofStatisticsattheUniversityofFlorida.Hehaspresentedshortcoursesoncategoricaldatamethodsinthirtycountries.
2024/1/30 18:41:40
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