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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)

说明：  

关于大数据的论文，对稀疏表示分类有很大的帮助，希望对初学者哟帮助

说明：  r语言中关联规则代码实现 运用arulesViz包和arules包中的apriori函数(Code Implementation of Association Rule)

说明：  聚类评价指标的各种说明，非常详细，请仔细阅读。(Cluster evaluation indicators of various descriptions, very detailed.)

一种神经网络算法：极限学习机（ELM)，包括分类和回归，仿真验证无误，适合初学者练习(A data mining algorithm: limit learning machine (ELM), including classification and regression, simulation verification is unmistakable, suitable for beginners to practice)

Numerical Recipes Software 提供的算法子程序集,一共有上千种算法,部分算法可以在书店买到书()

Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，TWOPHASE算法，源码中有详细注释

此为利用optics聚类方法剔除风电异常数据后，采用极限学习机验证的代码(optics data mining)