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一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)

频繁项集挖掘算法，能在大量局部特征中发现频繁空间配置，这些空间配置可以作为词语，加入到特征包中进行分类，实现图像分类。

用于数据自编码，非线性压缩，降维的一种方法；与PCA不同，pca为线性降维方式(Data auto encoding, nonlinear compression)

实现通用的matlab蚁群算法的c++源码 重复使用度高()

说明：  多种基本分类训练，包括支持向量机，偏最小二乘，主成分分析和线性分析(A variety of basic classification training, including support vector machine, partial least squares, principal component analysis and linear analysis)

运用支持向量机对一组超宽带非视距信号识别(Support Vector Machine Signal Identification)

Python数据预处理示例，包括数据清洗、数据整合、数据变换等操作。(Python data preprocessing examples, including data cleaning, data integration, data transformation and other operations.)

周志华 机器学习 第三章 python 参考答案(Zhou Zhihua machine learning third chapter Python reference answer)

多重分形去趋势波动分析法，用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。(Multifractal detrended fluctuation analysis)

频繁子图挖掘算法pafi1.0.1.zip,频繁子图挖掘算法采用c++实现，图数据挖掘方向的可以看一看。