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朴素贝叶斯分类的分类器实现，使用的是matlab语言。内含测试集和训练集，可直接运行，readme.txt文件中说明了数据格式

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)

分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似,为了解决一个大的问题,可以： 1) 把它分成两个或多个更小的问题； 2) 分别(The divide-and-conquer approach is very similar to the modular approach to software design. To solve a big problem, you can: 1) divide it into two or more smaller problems; 2))

机器学习与R语言（machine_learning）源代码下载，内含R语言实现机器学习算法和应用案例(Machine learning and R language (machine_learning) source code download, containing R language to implement machine learning algorithms and application cases)

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)

说明：  利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)

一个xgboost实现的回归模型预测，数据集来源于kaggle的taxi竞赛(Regression model prediction based on a xgboost implementation)

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。

说明：  隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)

三次样条插值的C语言算法,但是总是数据溢出()