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在linux 下C语言实现最近邻聚类算法，工程已经使用(near K neighbor cluster)

Java实现Apriori数据挖掘算法,包内还有实例用的数据库 Apriori数据挖掘算法:先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 请在jbuilder下编译 配好JDBC驱动 商品如果 买的表示为大写 没买表示为小写的 具体看GetSource.java

说明：  boxcox函数的python实现，引用该函数可将偏态分布调整为正态分布(Python implementation of box Cox function)

零件切割问题 回溯算法的实现, 给定一块宽度为W的矩形板,矩形板的高度不受限制,现需要从板上分别切割出n个高度为hi,宽度()

说明：  内附源数据、代码及word。代码包括：平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测(Stationarity test, co integration test, determination of lag order, VAR model fitting, impulse response analysis, VAR model prediction)

复杂网络聚类系数的matlab编程代码,将复杂网络存储为矩阵,再对其matLab编程,可得到度分布图(The MATLAB programming code of clustering coefficient of complex network is used to store complex network as matrix, and then matLab programming is used to get the degree distribution graph.)

FDTD three-dimensional CPML

机器学习 数据挖掘 数值算法 人工智能 全英文教材(python machine learning data snooping)

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)

关于大数据的论文，对稀疏表示分类有很大的帮助，希望对初学者哟帮助