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0406遗传算法优化神经网络

于 2020-04-26 发布

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代码说明：

说明：基于股票数据的神经网络，关于结算的预测，通过遗传算法加以改进(Based on the neural network of stock data, the prediction of settlement is improved by genetic algorithm)

文件列表：

bp.m, 2233 , 2020-04-06
bp_ga.m, 2279 , 2020-04-06
data.mat, 26397 , 2020-04-06
duibi.m, 734 , 2020-04-06
gabp.mat, 243571 , 2020-04-06
gabpEval.m, 131 , 2020-02-24
gadecod.m, 493 , 2020-02-24
pcaa.m, 669 , 2020-04-06
zh_bp.mat, 3696 , 2020-04-06
zh_gabp.mat, 3709 , 2020-04-06
具体要求.docx, 12415 , 2020-04-04
数据.xls, 136454 , 2020-04-06

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python 实现随机森林
应用背景数据：两个月之内 40000个客户的15个数据字段包含客户的地理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。购买过得产品目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品，对老客户推荐可能再购买的产品数据处理数据清洗： describe 每个特征统计分析方差 -分析缺陷特征和波动性空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用数据归一化：eg：邮编相似度不高根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性关键技术特征选择随机森林：判断特征的重要性：思考为何重要性高 AHP ：迭代设置每个特征的权重模型选择：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取关于模型选择时候我想用协同过滤但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？

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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.)

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包含了01背包和非01背包两个程序！是我一次作业完成的,可以参考一下！()

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boxcox函数的python实现，引用该函数可将偏态分布调整为正态分布(Python implementation of box Cox function)

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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()

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扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波的跟踪滤波性能的比较()

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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.)

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