Python数据预处理

用C++实现各种排序算法：如冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序,归并排序,基数排序和堆排序,并带有源代码说明()

一个833分酒问题的求解,C++编写,简单易读,输出最佳路径解,()

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()

应用python编写的百度指数新闻爬取代码(baiduindex spider)

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)

1基于MapReduce的K-Means聚类算法， 2基于MapReduce的分类算法 3MapReduce的频繁项集挖掘算法(1 K-Means clustering algorithm based on MapReduce, 2 classification algorithm based on MapReduce 3 Mining Algorithm for frequent itemsets based on MapReduce)

主要内容为R语言环境下的社交网络数据挖掘，附有源代码和数据，并包含案例所使用的PPT和相关文献。(The main content is under R locales social network data mining, with the source code and data, and includes cases PPT and related documentation used.)

说明：  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)

一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)

说明：  用来作分类识别的KNN算法,非常好用非常好用(A very useful nearest neighbor algorithm)