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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.)

求解矩阵的最大最小特征值及对应的特征向量,以及计算条件数()

利用一维卷积神经网络将叶子进行分类，里面包含的有数据(Classification of leaves using one dimensional convolution neural network)

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)

动画演示多种排序算法,包括冒泡排序,选择排序,插入排序,快速排序等,()

hosvd 迭代分解,很好用，是一个硕士论文里的代码(terative HOSVD algorithm to decompose tensor and find its Singular factors in each mode.)

使用python实现谱减法对语音的降噪功能，代码包括语音的读取、降噪、输出保存(Spectral subtraction speech noise reduction python code)

本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为优秀的数据科学家。(Introduction to R Language)

CHKS光滑孪生支持向量机程序, 采用CHKS光滑函数逼近无约束孪生支持向量机的不可微部分，得到一类光滑的孪生支持向量机。(CHKS smooth twin support vector machine program)

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)