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通过优化的k-means算法 采用了密度和优化评测函数实现了对Iris等数据集的聚类。 

说明：  采用机器学习预测房价.使用波士顿房屋信息数据来训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。(Using Machine Learning to Predict House Prices)

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.)

Numerical Recipes Software 提供的算法子程序集,一共有上千种算法,部分算法可以在书店买到书()

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

很好用的关联规则挖掘经典算法，推荐使用。包括支持度、置信度、提升度，输出结果到excel文件(Good use of association rules mining classic algorithm, recommended)

判断链表中是否有循环 有的话,按序打印一次(To determine if there is a loop in the list, print it in sequence)

《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))

资源描述决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够处理大数据量的训练集；最后，决策树方法的分类精度较高，对噪声数据有较好的健壮性，符合一般系统的要求。

用Gibb Sampling 的方法对LDA的参数进行推断(LDA model with Gibbs Sampling for inference)