arima

自己写的一个分形程序,支持动态编译表达式()

主要针对行为识别，常用数据处理方法及分类，可视化 包含数据集(Mainly for behavior recognition, commonly used data processing methods and classification, visualization Contain data sets)

胡清华邻域粗糙集源码，matlab源代码，方便可用(Hu Qinghua neighborhood rough sets source code, matlab source code, easy to use)

一种神经网络算法：极限学习机（ELM)，包括分类和回归，仿真验证无误，适合初学者练习(A data mining algorithm: limit learning machine (ELM), including classification and regression, simulation verification is unmistakable, suitable for beginners to practice)

利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘，能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息，还能够将其写入MySQL数据库中。

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：  数据挖掘中的binning算法，用于数据预处理(Binning algorithm in data mining for data preprocessing)

Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)

说明：  处理ipix官网下载的雷达原始数据，将方位角以及俯仰角进行处理(Processing radar raw data downloaded from IPIX official website)

说明：  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.)