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EM 算法

于 2018-07-14 发布 文件大小:1169KB
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代码说明:

  用EM算法求解高斯混合模型并可视化,数据是男女生的身高分布,前提是初始化男女生身高各自的均值和方差和比例,然后由EM算法求解,男女生身高的均值方差,以拟合数据。(The EM algorithm is used to solve the Gauss mixture model and visualize. The data is the height distribution of male and female. The premise is to initialize the mean, variance and proportion of the male and female height, then the mean variance of the height of male and female is solved by the EM algorithm, so as to fit the data.)

文件列表:

EM 算法, 0 , 2018-04-06
EM 算法\.ipynb_checkpoints, 0 , 2018-04-06
EM 算法\.ipynb_checkpoints\GMMEM身高分布-checkpoint.ipynb, 1070020 , 2018-04-06
EM 算法\.ipynb_checkpoints\Untitled-Copy1-checkpoint.ipynb, 951015 , 2018-04-06
EM 算法\EM.py, 3065 , 2016-04-14
EM 算法\GMMEM身高分布.ipynb, 1070020 , 2018-04-06
EM 算法\GMM建模与EM算法.ppt, 344064 , 2016-04-14
EM 算法\result.txt, 543 , 2016-04-14
EM 算法\Untitled-Copy1.ipynb, 951015 , 2018-04-06

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  • 技术在公安犯罪行为分析中的应用研究
    数据挖掘在经侦项目中的应用,本文用到python中的社区划分算法(In the application of data mining in economic investigation projects, this paper uses community partition algorithm in Python.)
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    ap算法完成ap聚类操作 需要输入参数为数据集 偏向参数 输出结果为聚类数目(The AP algorithm completes the AP clustering operation, the input parameter is the data set bias parameter, and the output result is the number of clusters)
    2017-11-19 23:56:45下载
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    说明:  多种方法实现分位数回归,有完整原理解释,直接可用。(Multiple methods for quantile regression)
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    2017-12-10 08:25:20下载
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  • 0056764
    这是一本经典数值算法书,包含多种算法的理论,为编程者具有一定参考意义()
    2018-05-25 16:07:55下载
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  • KNN01
    说明:  用来作分类识别的KNN算法,非常好用非常好用(A very useful nearest neighbor algorithm)
    2020-08-03 19:28:41下载
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    数据挖掘经典算法,频繁项集挖掘经典算法,FPGROWTH算法,源码中有详细说明
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  • weka源代码
    weka是一个很优秀的数据挖掘软件,可以把weka作为程序包打入工程中,基本想要的功能很快就能实现
    2023-06-01 10:00:04下载
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  • python分析 韩波
    一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis),作者【印尼】Ivan Idris,翻译:韩波。 本人制作的PDF图书,带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言,Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时,Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章,从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始,陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时,本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾,还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂,非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)
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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.)
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