PCA

自己写的一个分形程序,支持动态编译表达式()

计算传递熵延迟时间的程序，根据延迟对应最大传递熵的原理(A program for calculating the delay time of transfer entropy)

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()

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)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

深度学习框架Keras入门资料，里面的代码包括课件和DEMO有利于新书入门学习，简单易懂(Keras Introductory Information of Deep Learning Framework, which includes courseware and DEMO, is helpful for introductory learning of new books. It is easy to understand.)

用于信号特征提取，提取信号的小波包能量谱(Extracting the wavelet packet energy spectrum of the signal)

基于密度的局部离群点检测，使用于当全部样本点的密度不一致的情况(Local outlier detection based on density)

一个很实用的采用Neville算法的拉格朗日插值程序,(A very practical Lagrange interpolation program using Neville algorithm,)

包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等。