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holt_winters
holt-winters 三次指数平滑算法,时间序列预测算法,带测试数据及Demo(Triple Order Exponential Smoothing, Holt-Winters algorithm, time series prediction algorithm with test data and Demo)
- 2016-10-10 18:57:02下载
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my_apriori
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)
- 2018-11-14 15:51:16下载
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98598152
实现通用的matlab蚁群算法的c++源码 重复使用度高()
- 2018-07-05 18:01:35下载
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77257795PCA_yuandaima
PCA源程序,主元分析源程序,可以用于变量的特征提取(PCA source code, principal component analysis source, can be used for variable feature extraction)
- 2017-06-04 21:05:56下载
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Apriori-master
用Apriori算法挖掘出入侵检测数据集KDD99的数据关联性,从而检测出未知的攻击(Apriori algorithm is used to extract the data association of the intrusion detection data set KDD99, and the unknown attack is detected)
- 2021-04-21 21:58:49下载
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sklearn-tree-BN-knn
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.)
- 2021-04-16 15:08:53下载
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OTL_AIJ_code
基于matlab实现的一个在线迁移学习算法OTL,(Based on matlab to achieve an online migration learning algorithm OTL,)
- 2020-10-28 21:29:57下载
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hyglrpf
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()
- 2018-03-15 11:17:34下载
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GWR4操作说明
GWR能够实现地理加权回归计算,里面有GWR4操作说明,虽然是英文,但有图片介绍,很容易理解,是GWR模型入门的好工具,适合经济学、数据挖掘等人员使用(GWR can realize geographically weighted regression calculation, including GWR4 operation instructions. Although it is in English, it has pictures to introduce, and is easy to understand. It is a good tool for GWR model entry. It is suitable for personnel such as economics and data mining.)
- 2018-03-16 17:17:11下载
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文本分类(采用Java语言)
资源描述利用分类算法实现对文本的数据挖掘,主要包括: 1. 语料库的构建,主要包括利用爬虫收集Web文档等; 2. 语料库的数据预处理,包括文档建模,如去噪,分词,建立数据字典, 使用词袋模型或主题模型表达文档等; 注:使用主题模型,如LDA可以获得实验加分; 3. 选择分类算法(如朴素贝叶斯、SVM等),训练文本分类器,理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义; 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价。
- 2022-02-13 04:15:07下载
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