[算法与数据结构] 非负张量分解及应用

说明： 在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据， RGB图像等。传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵形式， 利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操 作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量 在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了 学者们的研究热情。张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前 被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。 本文着重研究三阶非负
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[算法与数据结构] 基于非负张量分解的音频分类方法

说明： 为了提高音频数据分类正确率，提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法. 音频信号经过预处理后， 提取声学特征和感知特征参数，然后构建非负的 3 阶音频张量，其各阶分别对应特征、帧、样本；其次，通过 NTF 得到每一类音频的核张量与因子矩阵，让测试样本构建的张量与各类型音频的因子矩阵的转置进行张量乘，得到对 核张量的近似；最后，通过 Frobenius 范数进行相似性度量，完成分类. 使用古典音乐、流行音乐、语音、噪声 4 种 类型的音频数据测试分类效果. 结果表明，平均分类正确率在 85%
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[算法与数据结构] Matlab在线性代数中的应用

说明： 向量组的线性相关性：求列向量组A的一个最大线性无关组可用命令rref(A）化成接地形的最简形式。
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[算法与数据结构] ETL流程、数据流图及ETL过程解决方案

说明： ETL过程中应尽量遵循以下原则：尽量利用数据中专区对运营数据进行预处理，保证数据的安全性，集成与加载的高效性
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[算法与数据结构] 无迹卡尔曼滤波实例

说明： 无迹卡尔曼滤波，实例分析，滤除噪声，状态空间模型分析
<u013775033> 在 上传 | 大小：2048

[算法与数据结构] 无迹卡尔曼滤波

说明： 无迹卡尔曼滤波分析，建立状态空间模型，信号滤波处理
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[算法与数据结构] Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures

说明： Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures
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[算法与数据结构] Python Data Structures and Algorithms 2017-豆瓣9.4分

说明： 豆瓣评价9.4份，难得的一本好书，而且是2017版，python数据结构和算法学习推荐必读书籍。
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[算法与数据结构] 数据挖掘原理与实践课后习题答案解析

说明： .1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。
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[算法与数据结构] 粒子群算法

说明： 本代码实现了粒子群算法的从初始化到更新粒子位置的各种功能，是初始学习大数据算法的很好的选择
<a601467056> 在 上传 | 大小：3072

[算法与数据结构] 短语消息聚类相关技术研究

说明： 关于大规模对文本的聚类技术研究，一篇比较值得看的博士论文
<sd1230556> 在 上传 | 大小：32505856

[算法与数据结构] The Google file system

说明： The Google file system，Hive、Spark等的理论奠基论文
<q31762104> 在 上传 | 大小：314368