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算法分析中的贪心算法的实现,并有完整的测试数据()

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.)

PCA 数据降维 PTYTHON 数据分析/挖掘(PCA dimensionality reduction data mining/analysis)

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)

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：  利用python进行数据分析，英文书籍，从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。(Starting from the data analysis tools of pandas database, high performance tools are used to load, clean, transform, merge and remodel data; scatter plots and static or interactive visualization results are created by matpIotlib; data sets are sliced, sliced and aggregated by pandas group by function; and various operations are processed. Time series data.)

波形设计算法，阵列信号处理等相关知识的介绍仿真等(Introduction and Simulation of waveform design algorithm, array signal processing and other related knowledge)

应用背景 数据   ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。    购买过得产品 目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗：   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林：  判断特征的重要性 ：思考为何重要性高     AHP    ：  迭代设置每个特征的权重 模型选择   ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？

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)

半监督迁移SSTCA算法实现,matlab代码。包括拉普拉斯图矩阵(Semisupervised Domain Adaptation via Transfer Component Analysis)