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0406遗传算法优化神经网络
说明： 基于股票数据的神经网络，关于结算的预测，通过遗传算法加以改进(Based on the neural network of stock data, the prediction of settlement is improved by genetic algorithm)
- 2020-04-26 21:54:01下载
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Kares入门资料打包
说明： 深度学习框架Keras入门资料，里面的代码包括课件和DEMO有利于新书入门学习，简单易懂(Keras Introductory Information of Deep Learning Framework, which includes courseware and DEMO, is helpful for introductory learning of new books. It is easy to understand.)
- 2020-06-17 17:00:01下载
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kaggle叶子分类
利用一维卷积神经网络将叶子进行分类，里面包含的有数据(Classification of leaves using one dimensional convolution neural network)
- 2018-07-12 20:41:43下载
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PCA
说明： python PCA算法原理推导，及源代码实现，并基于PCA算法实现图片压缩，附pdf文件说明(Python PCA algorithm principle derivation, and source code implementation, and based on PCA algorithm to achieve image compression, with PDF file description)
- 2021-02-09 12:04:01下载
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speech noise reduction
使用python实现谱减法对语音的降噪功能，代码包括语音的读取、降噪、输出保存(Spectral subtraction speech noise reduction python code)
- 2018-06-27 17:22:04下载
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pu_ju_lei
将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
- 2019-07-01 16:05:39下载
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python 实现随机森林
应用背景
数据 ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段 包含客户的 地 理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。 购买过得产品
目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品
数据处理
数据清洗： describe 每个特征统计分析 方差 -分析缺陷特征和波动性
空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用
数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性
关键技术特征选择
随机森林： 判断特征的重要性 ：思考为何重要性高
AHP ： 迭代设置每个特征的权重
模型选择 ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取
关于模型选择时候我想用协同过滤 但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的 是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？
- 2022-02-25 17:28:51下载
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WOA
1基于MapReduce的K-Means聚类算法，
2基于MapReduce的分类算法
3MapReduce的频繁项集挖掘算法(1 K-Means clustering algorithm based on MapReduce,
2 classification algorithm based on MapReduce
3 Mining Algorithm for frequent itemsets based on MapReduce)
- 2018-07-11 17:26:13下载
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pu_ju_lei
说明： 将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
- 2019-07-01 16:05:39下载
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KMeans
说明： 用matlab 实现了kmeans算法还附有评价指标计算(Matlab to achieve kmeans algorithm also attached to the evaluation index calculation)
- 2020-06-19 04:40:01下载
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