-
Python数据预处理
说明： Python数据预处理示例，包括数据清洗、数据整合、数据变换等操作。(Python data preprocessing examples, including data cleaning, data integration, data transformation and other operations.)
- 2020-09-17 14:07:54下载
- 积分：1
-
emd program-matlab
EMD经验模态分解算法程序，适合非线性，非平稳时间序列的处理(EMD empirical mode decomposition algorithm program)
- 2019-01-14 20:43:57下载
- 积分：1
-
Classifiers___Bagging+Knn
该程序用于分类，用到的算法是Bagging and Knn 两种算法(This program is used for classification, the algorithm used is bagging and knn two algorithms)
- 2020-07-02 05:40:02下载
- 积分：1
-
PCA
说明： 一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)
- 2020-08-23 14:38:17下载
- 积分：1
-
77257795PCA_yuandaima
PCA源程序，主元分析源程序，可以用于变量的特征提取(PCA source code, principal component analysis source, can be used for variable feature extraction)
- 2017-06-04 21:05:56下载
- 积分：1
-
贝叶斯网络 R语言实例 牛津大学
说明： R语言构建贝叶斯网络，很实用的讲解和案例(Construction of Bayesian network with R language, a very practical explanation and case)
- 2020-06-19 18:26:44下载
- 积分：1
-
python疫情数据可视化
说明： 通过时事数据可视化系统，可以清楚地了解全球疫情分布的状况以及密度，以便做出相应的对策(Through the current affairs data visualization system, it is possible to clearly understand the distribution and density of the global epidemic in order to make corresponding countermeasures)
- 2021-03-05 10:19:31下载
- 积分：1
-
GWR4操作说明
GWR能够实现地理加权回归计算，里面有GWR4操作说明，虽然是英文，但有图片介绍，很容易理解，是GWR模型入门的好工具，适合经济学、数据挖掘等人员使用(GWR can realize geographically weighted regression calculation, including GWR4 operation instructions. Although it is in English, it has pictures to introduce, and is easy to understand. It is a good tool for GWR model entry. It is suitable for personnel such as economics and data mining.)
- 2018-03-16 17:17:11下载
- 积分：1
-
最近邻分类代码
在linux 下C语言实现最近邻聚类算法，工程已经使用(near K neighbor cluster)
- 2017-12-21 16:45:51下载
- 积分：1
-
python数据分析 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)
- 2018-09-08 10:45:20下载
- 积分：1
