havz-bhlding

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。

通过Python对妹子图网站的图片集进行爬取(Crawling the collection of images on the sister map site via Python)

主要利用R语言进行广义加法模型，进行回归预测(This paper mainly uses R language to carry on the generalized additive model, and carries on the regression forecast)

说明：  用matlab 实现了kmeans算法还附有评价指标计算(Matlab to achieve kmeans algorithm also attached to the evaluation index calculation)

遗传算法优化小波神经网络的源程序 1 构造的非线性函数 位于nninit_test m 2 直接用WNN逼近非线性 Wnn_test()

这是在MATLAB上的SIMULINK中实现的雷达系统仿真实例,用户可以自己设定目标距离,方向等参数,()

FDTD three-dimensional CPML

EMD经验模态分解算法程序，适合非线性，非平稳时间序列的处理(EMD empirical mode decomposition algorithm program)

CHKS光滑孪生支持向量机程序, 采用CHKS光滑函数逼近无约束孪生支持向量机的不可微部分，得到一类光滑的孪生支持向量机。(CHKS smooth twin support vector machine program)

多重分形去趋势波动分析法，用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。(Multifractal detrended fluctuation analysis)