CNN可视化

Kaggle 入门级赛题Titanic模型 语言python 

说明：  1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文件第三列的类标签，使用聚类有效性评价的外部方法Normalized Mutual Information指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。 2) 使用聚类有效性评价的内部方法Xie-Beni指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。(The main results are as follows: 1) the condensed hierarchical clustering algorithm (that is, the minimum spanning tree algorithm) is used to cluster all the data points, and finally it is grouped into three categories. Any of the single linkage,complete linkage,average linkage or average group linkage methods can be selected for the definition of dissimilarity. 2) using C-Means algorithm to cluster all data points. C = 3.)

说明：  数据挖掘Apriori经典算法源码，只需将main函数中的而数据集换成自己的就可以成功运行啦。(Data mining Apriori classic algorithm source code, you only need to replace the data set in the main function with your own to run successfully.)

说明：  点云插值，离散点云插值，孔洞填充，使用python语言(Point cloud interpolation, discrete point cloud interpolation, hole filling, using Python language)

通过岭回归实现 数据标签的预测

说明：  abaqus二次开发攻略一些小程序分享给大家二次开发攻略一些小程序分享给大家(ABAQUS Python secondary development strategy)

说明：  DDPG例程序,人工智能来玩倒立摆游戏，简单易懂，tensorflow(ddpg AI example.Artificial intelligence to play the inverted pendulum game, easy to understand, tensorflow)

Tutorial on Network Programming with Python，python网络编程教程，简单介绍python语言环境下的网络编程api(Tutorial on Network Programming with Python, python network programming tutorial)

说明：  使用python语言呢实现 图像添加水印和去除水印(Adding and removing watermarks from images)

简单的CNN对花进行分类,里面含有数据和代码(Using CNN to classify the flower,which include data and code.)