kaggle叶子分类

说明：  通过贝叶斯信息准则确定高斯混合聚类方法的聚类簇数(Determining the Cluster Number of GMM Clusters by BIC)

一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)

说明：  一种信号的处理方法，用于非平稳的信号处理(A signal processing method for nonstationary signal processing)

holt-winters 三次指数平滑算法,时间序列预测算法，带测试数据及Demo(Triple Order Exponential Smoothing, Holt-Winters algorithm, time series prediction algorithm with test data and Demo)

請用星號( )排列出下列的 p箭 星號 D案,輸入 Y料 ne txt中的第一行為箭 的上下高度(必為奇數),第二行為 D案的總寬度()

ap聚类算法实现三维数据点的分类，demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)

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()

说明：  多种基本分类训练，包括支持向量机，偏最小二乘，主成分分析和线性分析(A variety of basic classification training, including support vector machine, partial least squares, principal component analysis and linear analysis)

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？

牛顿插值法,选择插值节点文件,有点小麻烦()