Python项目

使用Fortran编程，有限差分法计算雷诺方程(Reynolds equation calculated using Fortran programming, finite difference method)

使用sklearn中的三种分类器决策树，svm，朴素贝叶斯对数据进行十折交叉验证分类，并计算了十折交叉验证的分类准确率，召回率的均值。示例代码。

多元多项式拟合，将两个及两个以上的自变量与因变量你合成一个多项式方程(Multivariate Polynomial Fitting from LioTuoms)

classification and regression tree算法的python实现以及相关实验数据(machine learning classification and regression tree)

This repository was created with the intention of helping developers master their concepts in JavaScript. It is not a requirement, but a guide for future studies. It is based on an article written by Stephen Curtis and you can read it here. Feel free to contribute.

说明：  本代码总结了信息熵、条件信息熵、PSNR、SSIM等图像评价指标(This code summarizes information entropy, conditional information entropy, PSNR, SSIM and other image evaluation indexes)

说明：  集成的DEMATEL和ISM方法的建模实现，python版(Modeling and implementation of integrated DEMATEL and ISM methods, python version)

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矩阵计算，包括加减乘，反矩阵，python源码，可以直接使用(matrix calculation)

盲源分离，又称盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的就是求得传输通道的混合矩阵