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python环境、代码及数据
说明： 计算节点复杂度,网络中心度，复杂中心度等的复杂网络分析(Computing Node Complexity)
- 2019-04-10 11:23:00下载
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python 爬虫
很精简的大师级爬虫，希望你能认真把每一句都看懂，会收获很多的
- 2022-08-08 20:25:03下载
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Pedestrian1
说明： python利用hog+svm进行行人检测，并可以进行简单的跟踪(Python uses hog + SVM for pedestrian detection and simple tracking)
- 2019-11-15 10:26:38下载
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l1_classification
machine learning 方面有关于Classification fundamentals的资料，语言是python(Classification fundamentals aspects of machine learning have information about language is python)
- 2013-12-07 23:17:29下载
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Spine-GAN
说明： 使用KERAS为框架搭建深度学习网络进行脊柱分割(Using keras as to build a deep learning network for spine segmentation)
- 2020-07-21 01:00:29下载
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随机森林
说明： 用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。
输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。
从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。
对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。
每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。(N is used to represent the number of training cases (samples), and M is used to represent the number of features.
The number of input features m is used to determine the decision result of a node in the decision tree, where m should be far less than m.
From N training cases (samples), n times are sampled in the way of put back sampling to form a training set (i.e. bootstrap sampling), and the unselected cases (samples) are used to predict and evaluate the error.
For each node, m features are randomly selected, and the decision of each node in the decision tree is determined based on these features. According to these m characteristics, the best splitting mode is calculated.
Each tree will grow completely without pruning, which may be adopted after building a normal tree classifier).)
- 2021-01-28 13:47:33下载
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Time_Series_Analysis
ARIMA算法的Python实现，预测时间序列数据。
附两个数据：
AirPassengers
UK Traffic flow(The Python implementation of the ARIMA algorithm predicts the time series data.
Two data are attached.
AirPassengers
UK Traffic flow)
- 2020-10-20 09:17:25下载
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可爱的Python(高清中文版)
可爱的Python电子书，高清原创共享发福利了(Lovely Python eBook, share knowledge)
- 2018-01-01 11:43:21下载
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程序
说明： 数模中求解偏微分方程时，在已知数据的基础上进行线性插值拟合。利用差分法求解该模型，先用网格划分区域，对 区域内部节点做泰勒展开。对偏导数进行离散化处理。(tthe solution to the PDE problem in mathematical modeling)
- 2019-06-22 18:21:45下载
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work
说明： 泰坦尼克号数据的多种方法预测（svm，决策树，随机森林）(Various methods for predicting Titanic data (svm, decision tree, random forest))
- 2019-06-23 15:10:56下载
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