FDXD-CPML

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。

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，TWOPHASE算法，源码中有详细注释

频繁子图挖掘算法pafi1.0.1.zip,频繁子图挖掘算法采用c++实现，图数据挖掘方向的可以看一看。

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)

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.)

用EM算法求解高斯混合模型并可视化，数据是男女生的身高分布，前提是初始化男女生身高各自的均值和方差和比例，然后由EM算法求解，男女生身高的均值方差，以拟合数据。(The EM algorithm is used to solve the Gauss mixture model and visualize. The data is the height distribution of male and female. The premise is to initialize the mean, variance and proportion of the male and female height, then the mean variance of the height of male and female is solved by the EM algorithm, so as to fit the data.)

脉动风速功率谱估计,并与标准风谱进行对比()

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()

基于P-Q分解法的快速潮流计算,可用于实际系统()

这是一本经典数值算法书,包含多种算法的理论,为编程者具有一定参考意义()