Python数据挖掘与机器学习实战

机器学习原理及应用练习题答案.docx

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机械设计基础课后习题答案(完整版).pdf

机械设计基础课后习题答案(完整版)

数据挖掘导论（完整版）PPT.

《数据挖掘导论》全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论（完整版）》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题...

图书销售管理系统课程设计(doc-17页).doc

参考文献： [1]《Java 语法及网络应用设计》，徐迎晓编著，清华大学出版社 [2]《 Thinking in JAVA(Third Edition)》,Bruce Eckel,机械工业出版社 [3]《Java 2核心技术（第6版） 卷I：基础知识》,Cay S.Horstmann,...

图书销售管理系统课程设计.docx

参考文献： [1]《Java 语法及网络应用设计》，徐迎晓编著，清华大学出版社 [2]《 Thinking in JAVA(Third Edition)》,Bruce Eckel,机械工业出版社 [3]《Java 2核心技术（第6版） 卷I：基础知识》,Cay S.Horstmann,...

牛校的人工智能教学课件

人工智能教学大纲 课程名称：人工智能 学时：54 一、本课程的地位，作用和任务 人工智能是主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的...3．Nils J•Nilsson: 人工智能（英文版），机械工业出版社，1999年9月。

人工智能原理介绍.pptx

机械工业出版社，2004 . 该领域最新发表的相关论文 人工智能原理介绍全文共99页，当前为第2页。 第一章 人工智能简介 人工智能原理介绍全文共99页，当前为第3页。 千古的梦想 不断地从自然力的束缚下解放自己 古代：...

计算机网络教案21-网络安全(续).docx

计算机网络教案21-网络安全(续)全文共3页，当前为第1页。... Ross 著/ 陈 鸣译，机械工业出版社。 2 .《计算机网络》（第4版），（美）特南鲍姆著/潘爱民译， 清华大学出版社； 计算机网络教案21-网络安全(续)

计算机算法分析与设计(共33张PPT).pptx

授课教材 选用教材： 《计算机算法基础》（第二版） 余祥宣，崔国华，邹海明 华中科技大学出版社 参考书目： 《算法引论》 张益新，沈雁 国防科技大学出版社 《算法设计与分析》 周培德 机械工业出版社 计算机算法...

在线考试系统文献综述

机械工业出版社,2002.1. [5] Roger S. Pressman,《Software Engineering Fifth Edition》,清华大学出版社,2002.5. [6] Jose Annunziato.《JSP 速成教程》.机械工业出版社,2002.1. [7] Ethan Cerami and O’Reilly....

c语言编写单片机技巧

张晓冬 等编著 ）和《16/32 位微机原理、汇编语言及接口技术》（作者： 钟晓捷 陈涛 ，机械工业出版社 出版）等，可以在较大型的科技书店里查找或者直接从网上订购。 6. 初学者到底是应该先学C还是汇编？ ...

软件工程工资管理系统

目 录 数据库课程设计报告 1 1.开发环境和相关技术介绍 5 1.1开发环境 5 1.2相关技术介绍 5 2.需求分析 5 2.1系统需求和功能 5 2.1.2功能需求描述 6 2.1.2.1员工基本信息模块 6 2.1.2.2工资结构设置模块 6 ...

C语言入门经典（第4版）--源代码及课后练习答案

他曾在IBM工作多年，能使用多种语言进行编程(在多种机器上使用汇编语言和高级语言)，设计和实现了实时闭环工业控制系统。Horton拥有丰富的教学经验(教学内容包括C、C++、Fortran、PL/1、APL等)，同时还是机械、加工...

Visual C++ 2005入门经典--源代码及课后练习答案

他曾在IBM工作多年，能使用多种语言进行编程(在多种机器上使用汇编语言和高级语言)，设计和实现了实时闭环工业控制系统。Horton拥有丰富的教学经验(教学内容包括C、C++、Fortran、PL/1、APL等)，同时还是机械、加工...

Reversing:逆向工程揭密

所有的翻译和校对工作历时半年多，在此，我要感谢为本书的出版付出辛勤汗水的电子工业出版社博文视点的工作人员，特别要感谢本书的策划编辑朱沭红老师和责任编辑顾慧芳老师，她们的严谨认真工作使该译本可读性更高，...

第一讲：python网络爬虫基础知识

本讲主要内容包括Python常见数据类型、循环与控制流以及常见的错误处理方法。这些Python基础知识非常重要，是后面进行爬虫练习必备也是最少基础内容。

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)

【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

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

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

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。

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。

新闻数据集（对应新闻文本分类案例）

该新闻数据集与 https://blog.csdn.net/weixin_47176703/article/details/124304692?spm=1001.2014.3001.5501此篇python项目-新闻文本分类详细对应，代码详尽，读者可自取实现。

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）

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。

时间序列数据集TSdatasets.rar

内含常用时间序列预测数据集如：ETT（电力变压器温度）、Traffic（交通数据集）、Electricity（电力消耗数据集）、Exchage_rate（汇率数据集）、Weather（天气数据集）、PEMS、Solar等数据集

R语言期末大作业（全面带报告，带数据集）

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）