Kmeans-python

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)

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

生成随机数的算法,原书带的并不能直接使用,这是本人改的直接可用的()

数据挖掘算法，高效用项集挖掘算法，加权频发项集挖掘算法，HMINE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)

本问题是计算最长有序子序列的一个动态规划算法,效率为31MS()

分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)

该程序用于分类，用到的算法是Bagging and Knn 两种算法(This program is used for classification, the algorithm used is bagging and knn two algorithms)

这段代码是层次聚类的Matlab实现代码( This code is hierarchical clustering Matlab implementation code)

计算传递熵延迟时间的程序，根据延迟对应最大传递熵的原理(A program for calculating the delay time of transfer entropy)