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k均值经典案例.rar 评分

k均值的经典案例,代码带注释,可以直接运行,需要安装代码顶部import导入的包,压缩包内含数据文件

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k均值经典案例.rar

k均值的经典案例,代码带注释,可以直接运行,需要安装代码顶部import导入的包,压缩包内含数据文件

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数据挖掘-你必须知到的32个经典案例.zip

前言 目录 第1章 经典的探索性数据分析案例 1.1 探索性数据分析综述 1.2 数据巧收集——红牛的大数据营销案例 1.3 数据可视化——数据新闻促使英军撤军 1.4 异常值分析——Facebook消灭钓鱼链接 1.5 对比分析——TrueCar指导购物者寻找最合算的车价 第2章 经典的相关分析与回归分析案例 2.1 相关回归综述 2.2 皮尔逊相关值——纽约市政府利用相关分析监控违法建筑 2.3 时间序列分析——人寿保险的可提费用预测 2.4 线性回归分析——梅西百货公司的十二项大数据策略 2.5 Logistic回归分析——大面积流感爆发的预测分析 第3章 经典的降维数据分析案例 3.1

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k均值K-means算法案例,包括K=2和肘部法则及图形展示

k均值K-means算法案例,包括K=2和肘部法则及图形展示

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K均值聚类算法C++实现

基本上是copy的压缩包里的文档。原程序只能处理1维的,改成了可以处理任意维的;改成了文件读取数据;修正了内存泄漏的问题。

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模式识别大作业K均值算法matlab平台实现

模式识别大作业K均值算法matlab平台实现,内有iris数据用于测试一起其他相关资料。

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SPSS K-均值聚类数据

可用于对SPSS的分析,希望可以帮到大家。案例中包括了详细的分析数据。

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k-means算法实例

一个聚类算法(k-means)实例,对想实践一下K_means算法的朋友很实用

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大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战.黄申(带详细书签).pdf

书中通过介绍一个虚拟的互联网创业案例,逐步展开介绍各个阶段可能遇到的业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是技术难度。为了达到深入浅出,通俗易懂的效果,每个小章节一般是从业务需求的描述入手,然后进行需求分析,根据需求的特点,对备选技术方案进行科普、概述和探讨,最后是技术方案确定和结论。可能后面还会附上几道开放的思考题,加强和读者的互动。 引子 1 第一篇 支持高效的运营 3 第1章 方案设计和技术选型:分类 5 1.1 分类的基本概念 6 1.2 分类任务的处理流程 7 1.3 算法:朴素贝叶斯和K最近邻 8 1.3.1 朴素贝叶斯 8 1.3.2 K最近邻 9

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Excel公式与函数大辞典.宋翔(带书签高清文字版).pdf

本书从函数功能、函数格式、参数说明、注意事项、Excel 版本提醒、案例应用、交叉参考7 个方面,全面、细致地介绍了Excel 2016/2013/2010/2007/2003 中公式和函数的使用方法、实际应用和操作技巧。最后3 章还将公式与函数的应用扩展到了条件格式、数据验证及图表中,以便使它们发挥更强大的功能。本书采用理论与实践相结合的方式,提供了457 个案例,涉及多个行业,读者可以根据书中的案例举一反三,将其直接应用到实际工作中,有效提高学习效果与实际应用能力。 本书既可以作为函数速查工具手册,又可以作为丰富的函数应用案例宝典,适合对Excel 公式与函数有需求的读者阅读。 第1章

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百度云盘 pdf《大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战》百度云盘-带标签目录

目录 c~11tcob 推荐序 1.6.4 使用 R 进行 K 最近邻分类…·37 前言 1.6.5 单机环境使用 Mahout 运行 引子 第一篇支持高效的运营 第 1 章方案设计和技术选型:分类 ·5 1.1 分类的基本概念…...... .…………….. 6 1.2 分类任务的处理流程 ……·· ……·7 1.3 算法:朴素贝叶斯和 K最近邻……·8 1.3.1 朴素贝叶斯….......……… …….. 8 1.3.2 K 最近邻……………………... 9 1.4 分类效果评估…………·…….. 10 1.5 相关软件: R 和 Mahout·………….. 12 1.5.1

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遥感图像分类

读取常见bmp格式图像 利用k均值聚类 模糊C均值聚类对遥感图像进行分类分析

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《机器学习 汤姆·米切尔》(中文)

《机器学习 汤姆·米切尔》 目录第1章 引言 1.1 学习问题的标准描述 1.2 设计-个学习系统 1.2.1 选择训练经验 1.2.2 选择目标函数 1.2.3 选择目标函数的表示 1. 2.4 选择函数逼近算法 1.2.5 最终设计 1.3 机器学习的一些观点和问题 1.4 如何阅读本书 1.5 小结和补充读物 习题 第2章 概念学习和一般到特殊序 2.1 简介 2.2 概念学习任务 2.2.1 术语定义 2.2.2 归纳学习假设 2.3 作为搜索的概念学习 2.4 find-s:寻找极大特殊假设 2.5 变型空间和候选消除算法 .2.5.1 表示

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《机器学习实战》中英文电子书+源代码下载

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 本书的最大亮点莫过于使用 Python,从零开始实现主流的机器学习算法,没有调包调库,包括复杂的 SVM SMO 算法。可以说非常有助于深入理解算法核心知识,巩固机器学习理论。 由于《机器学习实战》配套的代码多由

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MIT数据挖掘开放课程

资料探勘概述 Data Mining Overview 用K-最近邻法做预测和分类 Prediction and Classification with k-Nearest Neighbors 例1:骑乘式割草机 Example 1: Riding Mowers 表 11.1,从页 584:Johnson,Richard,和Dean Wichern. 《应用多变量统计分析》 5th ed. Prentice-Hall,2002。ISBN;0-13-092553-5 Table 11.1 from page 584 of: Johnson, Richard, and Dean Wic

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Pro Machine Learning Algorithms

弥合对算法如何工作的高级理解与了解螺母和螺栓以更好地调整模型之间的差距。在开发所有主要机器学习模型时,本书将为您提供信心和技能。在Pro机器学习算法中,您将首先在Excel中开发算法,以便在使用Python / R实现模型之前,实际了解可在模型中调整的所有杠杆。 您将涵盖所有主要算法:监督和无监督学习,包括线性/逻辑回归; k均值聚类; PCA; 推荐系统; 决策树; 随机森林; GBM; 和神经网络。您还将通过CNN,RNN和word2vec接触最新的深度学习文本挖掘。您不仅要学习算法,还要学习特征工程的概念,以最大限度地提高模型的性能。您将看到该理论以及案例研究,例如情绪分类,欺诈检测,推

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vc++ 应用源码包_1

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vc++ 应用源码包_2

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vc++ 应用源码包_6

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vc++ 应用源码包_5

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vc++ 应用源码包_4

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