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工程算法 这是一个很有用的工程数值算法集锦(Engineering algorithm this is a useful collection of engineering numerical algorithms.)

说明：  粗糙集在进行属性约简时需要求其正域，此为求正域程序(Rough Set for Positive Domain)

一个833分酒问题的求解,C++编写,简单易读,输出最佳路径解,()

《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))

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)

基于matlab实现的一个在线迁移学习算法OTL,(Based on matlab to achieve an online migration learning algorithm OTL,)

Random Number Generators随机数生成包括gaussian random number gener(Random Number Generators random number generation includes gaussian random number gene)

插值抽取的内容,数字变频用, 分享了,请高手完善指教,()

粗糙集在进行属性约简时需要求其正域，此为求正域程序(Rough Set for Positive Domain)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)