实用机器学习

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

这是《数据挖掘：实用机器学习技术》的第3版英文版，至于与第二版的变化可以去weka网站上看看，都有的！

颜色分类leetcode-DS-ML-Books:数据科学、机器学习、数据挖掘和统计学习书籍

该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。 这些书是： 统计学习的要素 (ESL) 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。 虽然...

KDD:2021年夏季在弗里德里希-亚历山大大学埃尔兰根-纽伦堡分校举行的数据库知识发现讲座的讲义

数据库中的知识发现（KDD） 本讲座涵盖... 实用的机器学习工具和技术。 第三版。 马萨诸塞州伯灵顿：Morgan Kaufmann，2011年（数据管理系统中的Morgan Kaufmann系列）。 杜洪波：数据挖掘技术和应用。 英国安多佛：C

STAT-724：数据科学和机器学习简介

STAT-724 数据科学与机器学习简介 描述： 该课程从统计学的角度概述了数据科学及其核心机器学习模型和算法。 它提供了有关这些方法如何工作以及如何将统计...[ESLII]统计学习的要素-数据挖掘，推理和预测，作者Trevor

Lectures on Seiberg-Witten invariants

This book gives a streamlined introduction to the theory of Seiberg-Witten invariants suitable for second-year graduate students. These invariants can be used to prove that there are many compact ...

Seiberg-Witten单极子的椭球分配函数

我们研究放置在紧凑欧几里德流形上的N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$超对称理论的希格斯分支局部化。 我们在四球面上详细分析了生成的局部化方程，发现在这种情况下，路径积分主要由漩涡状构型以及位于南极和南极的...

Witten, Moffat, Bell. Managing gigabytes. compressing and indexing documents and images (2ed)

本书是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。本书理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的...

量子Seiberg-Witten曲线和Argyres-Douglas理论的普遍性

通过采用N = 2标尺理论与量规组G的量子SW曲线的标度极限，我们研究（A1，G）型Argyres-Douglas（AD）理论的量子Seiberg-Witten（SW）曲线。 Ar，AD理论的量子SW曲线与轨距理论的曲线的缩放极限一致。 对于G = Dr，...

Witten–Sakai–Sugimoto模型中具有D0–D4背景的全息三味重晶

通过在D0–D4背景下构建Witten–Sakai–Sugimoto模型，我们在三种口味的情况下系统地研究了全息重子光谱。 该模型的背景几何在全息上与$$ U \ left（N_ {c} \ right）$$ UNc Yang-Mills理论成对偶，且具有较大的$$ N...

关于Mathieu月光和Gromov-Witten不变量

我们提供了进一步的证据，证明CY 3流形在Mathieu月光中以一种复杂的方式参与其中，即它们的Gromov-Witten不变量与K3的孪生/扭曲孪生椭圆族的膨胀系数有关。 我们使用在K3×T 2上的杂散弦论的CHL双峰与在CY 3流形上的...

双椭圆Seiberg-Witten势的新非线性方程式和模形式展开

可积N粒子系统具有重要的性质，即相关的Seiberg-Witten势能满足WDVV方程。 但是，这不适用于最有趣的椭圆和双椭圆系统。 通过研究相关谱曲线族上θ函数的可交换性猜想，我们推导了摄动的Seiberg-Witten势的其他非...

作业2-witten-bell算法思想1

作业2: witten-bell算法思想如果测试集内的一个实例在训练语料库中从未出现，那么它对模型来说就是一个新实例，可以用在语料库中看到仅出现一次的实例的概率

ISLR-python：统计学习入门（James，Witten，Hastie，Tibshirani，2013年）：Python代码

ISLR-python：统计学习入门（James，Witten，Hastie，Tibshirani，2013年）：Python代码

二维N = 2 SO–USp振动规的Seiberg-Witten几何

我们应用瞬时计数法研究一类具有交替的SO和USp规范组的四维N = 2超对称颤动规范的理论。 我们在Ω背景中计算分区函数，并将其表示为密度函数上的函数积分。 应用鞍点法，我们得出了极限形状方程，这些方程确定了平面...

G 2完整性，陶伯的Seiberg-Witten不变量构造和超导涡旋

在M理论设置中使用拓扑N $$ \ mathcal {N} $$ = 2 QFT的重构，其中QFT是通过M5黄铜将自缔合2空间构造的G 2流形中的协联循环包裹起来而实现的 X的四倍形式，我们显示超导涡旋映射到M5黄铜之间拉伸的M2黄铜。...

SU（2）Wess-Zumino-Witten自旋链sigma模型

用Neveu-Schwarz-Neveu-Schwarz通量支持的AdS 3×S 3×T 4中传播的古典字符串由Wess-Zumino-Witten模型描述。 在此注释中，我们研究了它们的半经典SU（2）频谱流动扇区的出现，作为基本量子自旋链的Landau-Lifshitz...

python爬取微博一二级评论数据代码（需设置cookie）

这段Python代码是一个微博评论爬虫，它主要用于抓取微博的一级评论和二级评论，并将抓取的数据保存到CSV文件中。下面是代码的详细描述： 导入模块：代码首先导入了所需的模块，包括json、csv、re（正则表达式）、requests（发送HTTP请求）、time（暂停执行）、pandas（数据处理）、os（操作系统功能）和datetime（日期时间处理）。 获取网页源码：get_html 函数通过HTTP请求获取给定URL的网页源码，并设置了User-Agent和Referer头，以模拟浏览器访问。它还包含了一个时间延迟，以避免因频繁请求而被服务器限制访问。 清理HTML标签：get_string 函数用于从HTML内容中提取纯文本，移除所有HTML标签。 保存评论数据：save_text_data 函数将评论数据保存到CSV文件中。它首先创建一个包含评论数据的字典，然后将其转换为pandas的DataFrame。如果CSV文件已存在，则在追加数据时不添加表头；如果文件不存在，则添加表头。数据以UTF-8编码格式保存。 时间转换：trans_time 函数用于将微博评论的时间

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

抖音用户浏览行为数据集

抖音用户浏览行为数据集 文章： [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

两阶段鲁棒优化/综合能源系统/需求响应/微电网/多目标优化/优化调度matlab-yalmip-cplex/gurobi文章复现

基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网允许优化/ 考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于场景的多区域综合能源优化调度（随机优化）（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法/ 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi非答疑版本/ 两阶段鲁棒优化入门到编程/ 并网型微电网光储协同优化调度/matlab-yalmip-cplex/ 含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度/

SPSS中介效应分析插件（Process和mediate插件）

包含Process和mediate插件

regress函数实例代码

 regress函数功能十分强大，它可以用来做多元线性回归分析，它不仅能得出线性回归函数中各个系数，还会返回一系列有意义的统计参数，有助于我们对回归函数的分析。本文件包含regress函数实例代码一份。

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例。

2001-2021中国城市统计年鉴数据（EXCEL数据面板）

县区+地级市 中国城市统计年鉴数据2001-2021（EXCEL数据面板）

【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别（源码+数据+字符匹配模板）

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

2022年mathercup数学建模比赛d题题解

2022年mathercup数学建模比赛d题题解，其中包含思路和论文代码。