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K-mean算法实现客户分类
说明： K-mean算法实现客户分类。
K-Means算法思想：（1）事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，（2）首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，（3）将样本点归到最相似的类中，（4）接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。(Implementing Customer Classification by K-means Algorithms)
- 2020-06-21 02:00:01下载
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centrality
计算复杂网络中的节点或边的介数中心性，基于python的复杂网络工具箱(Betweenness centrality computational complexity of the network nodes or edges, based on a complex network toolbox python)
- 2014-03-13 14:04:56下载
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Explain FHSS and DSSS with Examples
Explain FHSS and DSSS with Examples
- 2018-09-18 21:53:09下载
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CNNautoencoder
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- 2022-03-20 10:08:53下载
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猜字
通过在1-10000中随机选取一个整数，让玩家猜测。猜测中会提示玩家，所猜的数字偏大或偏小。(By selecting an integer randomly in 1-10000, let the player guess. In guessing, the player will be prompted. The number of guesses is larger or smaller.)
- 2018-01-20 17:20:34下载
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Python实现EXCEL图标自动生成
OpenPyXL支持使用工作表单元格中的数据创建条形图，折线图，散点图和饼图。要制作图表，您需要执行以下操作：1. Reference从矩形选择的单元格创建对象。2. Series通过传入对象来创建Reference对象。3. 创建一个Chart对象。4. 将Series对象附加到Chart对象。5. 将Chart对象添加到Worksheet对象，可选择指定图表左上角应定位的单元格。
- 2020-04-23下载
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神经网络gcn代码
gcn
- 2020-11-09下载
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DOE
说明： 一种数值方法，用于生成样本点。样本点之间具有相关性小，分布均匀的特点。(A numerical method for generating sample points. The sample points have the characteristics of small correlation and uniform distribution.)
- 2019-03-06 09:26:17下载
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感知机 KNN 决策树 以及逻辑回归等算法 手动搭建 machine_learning_python-master
说明： 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现
Kmeans和Kmeans++的实现
EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现
实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法
实现决策树的基本算法
实现adaboost基本算法
实现svm基本算法
实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process ourselves and try to realize the commonly used machine learning algorithm
The realization of basic form and dual form of perceptron
Implementation of kmeans and kmeans + +
EM GMM Gaussian mixture and GMM + lasso implementation
The basic algorithm of implementing naive Bayes and Gaussian mixture naive Bayes algorithm
The basic algorithm of realizing decision tree
Implementation of AdaBoost basic algorithm
Implement the basic algorithm of SVM
Implement the basic algorithm of logical regression)
- 2020-03-30 17:11:22下载
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Python机器学习
第1章 赋予计算机学习数据的能力
1.1 构建智能机器将数据转化为知识
1.2 机器学习的三种不同方法
1.2.1 通过监督学习对未来事件进行预测
1.2.2 通过强化学习解决交互式问题
1.2.3 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构
1.2.4 基本术语及符号介绍
1.3 构建机器学习系统的蓝图(Chapter 1 Enables Computers to Learn Data
1.1 Building Intelligent Machines to Transform Data into Knowledge
1.2 Three Different Methods of Machine Learning
1.2.1 Prediction of future events through supervised learning
1.2.2 Solving Interactive Problems through Reinforcement Learning
1.2.3 Discovering the Potential Structure of Data by Unsupervised Learning
1.2.4 Introduction of Basic Terminology and Symbols
1.3 Blueprint for Building Machine Learning System)
- 2019-06-06 16:10:09下载
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