一种信号的处理方法 SES

《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))

这是在MATLAB上的SIMULINK中实现的雷达系统仿真实例,用户可以自己设定目标距离,方向等参数,()

实现通用的matlab蚁群算法的c++源码 重复使用度高()

频繁项集挖掘算法，能在大量局部特征中发现频繁空间配置，这些空间配置可以作为词语，加入到特征包中进行分类，实现图像分类。

说明：  处理ipix官网下载的雷达原始数据，将方位角以及俯仰角进行处理(Processing radar raw data downloaded from IPIX official website)

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.)

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)

用于数据自编码，非线性压缩，降维的一种方法；与PCA不同，pca为线性降维方式(Data auto encoding, nonlinear compression)

这段代码是层次聚类的Matlab实现代码( This code is hierarchical clustering Matlab implementation code)

说明：  python PCA算法原理推导，及源代码实现，并基于PCA算法实现图片压缩，附pdf文件说明(Python PCA algorithm principle derivation, and source code implementation, and based on PCA algorithm to achieve image compression, with PDF file description)