鲁棒主成分分析（RPCA）

包含数据和代码 1.相关背景 在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。 因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进行全面分析的目的。由于各变量之间存在一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是两两不相关的，那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维算法。 2. 数据降维 降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法。

Elementary Cellular Automaton（初级元胞自动机）

Elementary Cellular Automaton（初级元胞自动机）包含代码和文档，用python实现。 第一个问题的代码可以在文件“Problem1.py”中找到。 该代码使用 NumPy 和 Matplotlib 库来实现基本元胞自动机 (CA)，其中网格中的单元根据预定义的规则随时间演变。 该代码定义了一个规则字典，将不同的 CA 规则映射到其相应的二进制状态和下一个状态。 函数“generate_CA()”采用CA规则编号、行数、列数、随机种子和随机种子使用标志，并生成CA的状态矩阵。 函数“visualise_CA()”使用 Matplotlib 中的“imshow()”函数生成并可视化具有不同规则、行数和列数的多个 CA 配置。 最后，该代码使用单细胞和随机种子的不同标志调用“visualise_CA()”函数两次，以生成和可视化 CA 配置，并使用 Matplotlib 显示结果。 使用Single Cell Seed的结果如下：

Monte-Carlo-Simulation

使用蒙特卡罗模拟确定航空公司应为航班出售的最佳超额机票数量，附有代码和文档。 首先，代码定义了几个参数，包括每张机票的利润（Profit）、机票价格（Tixprice）、每个超售座位因超售罚款而造成的损失（Loss）以及飞机的座位容量（Seatcap）。 接下来，代码定义了simulate_revenue() 函数，该函数将售出的机票数量作为输入，并返回单个航班产生的收入。 该函数通过二项分布模拟将要乘坐该航班的乘客数量，计算销售机票产生的收入，并在必要时减去超售罚款。 然后定义 run_simulation() 函数，该函数将要运行的模拟数量 (num_simulations) 和测试超额售票数量的值范围 (num_tickets_range) 作为输入。 该函数针对范围内的每个值运行simulate_revenue() 函数，并计算所有模拟的平均收入。 然后，该范围内每个值的平均收入将附加到结果列表中。 最后，代码运行 run_simulation() 函数，并使用超额售票数量的一系列值，并将预期利润绘制为超额售票数量的函数。 使用np.argmax()找到结果列表中最大值的索引，

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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

个人5899购置的培训内容，附有教学视频、课件和项目所需的数据资源，内容以bdwp链接的形式分享，学完可收获nlp完整的项目经历。下附课程列表： |----自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程 |----课时1： NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术 .rar 大小 573.50M |----课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.rar 大小 237.91M |----课时3： Python环境搭建及开发工具安装.rar 大小 361.42M ………… |----课时53：算法设计及代码实现2.rar 大小 946.07M |----课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.rar 大小 1336.62M |----课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.rar 大小 1336.62M |----课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.rar 大小 1531.34M

人工智能原理及其应用（第3版）ppt

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电力系统的MATLAB-SIMULINK仿真与应用 王晶 2008年

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