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大数据下载,算法与数据结构下载列表 第85页

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[算法与数据结构] K-紧邻分类法.zip

说明:K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是: 在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。 在此算法中,相似性由欧几里德距离定义,其中两个点X(x1,x2,…,xn)和Y(y1,y2,…,yn)的欧几里德距离是: D(X,Y)=√(〖(x1-y1)〗^2+〖(x2-y2)〗^2+
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[算法与数据结构] 实验六 C均值聚类.zip

说明:C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现过程,体会其在模式识别中的作用。
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[算法与数据结构] 实验一 贝叶斯决策 最小风险决策.zip

说明:用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集,建立Bayes分类器,用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素,考察它们对分类器性能的影响,从而加深对所学内容的理解和感性认识。
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[算法与数据结构] 不平衡数据分类的研究现状_林智勇.pdf

说明:不平衡数据在实际应用中广泛存在, 它们已对机器学习领域构成了一个挑战, 如何有效处理不平衡数 据也成为目前的一个新的研究热点。综述了这一新领域的研究现状, 包括该领域最新研究内容、方法及成果。
<fanghong1973> 上传 | 大小:207kb

[算法与数据结构] datas_new.csv

说明:股票数据集分析,字段"code","name","zui_gao","zui_di","jin_kai","zuo_shou","crawl_time",用于初学者学习特征工程
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[算法与数据结构] 208年美赛A,D,E(英文原版+翻译).rar

说明:美赛2018年A,D,E题人工翻译,(英文原版+翻译),(软件翻译验证); 美赛训练时,老师翻译后与软件翻译验证过的。
<weixin_44735273> 上传 | 大小:22kb

[算法与数据结构] vb.net三体模拟器.rar

说明:最多可支持同时模拟3颗行星,轨道颜色不同,预设可以保存。 同时配有背景音乐(可以自行替换) 注意一定要全部解压使用!
<tanksheng545> 上传 | 大小:9mb

[算法与数据结构] LINGO程序和数据学习资料大全.rar

说明:LINGO程序和数据学习资料大全,涵盖内容丰富,收集了四五份学习资料、程序供大家参考使用,下载解压即可用
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[算法与数据结构] 菜菜的scikit-learn课堂源码及文档.rar

说明:菜菜的scikit-learn课堂源码及文档 菜菜的scikit-learn课堂01 sklearn入门 & 决策树在sklearn中的实现.pdf 菜菜的scikit-learn课堂02 随机森林在sklearn中的实现.pdf 菜菜的scikit-learn课堂03 sklearn中的数据预处理和特征工程.pdf 菜菜的scikit-learn课堂04 sklearn中的降维算法PCA和SVD.pdf 菜菜的scikit-learn课堂05 sklearn中的逻辑回归.pdf 菜
<cloud6688> 上传 | 大小:63mb

[算法与数据结构] Bayesian Optimization Primer.pdf

说明:In this short introduction we introduce Bayesian optimization and several techniques that SigOpt uses to optimize users models and simulations.
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[算法与数据结构] Bayesian Optimization.pdf

说明:Bayesian Optimization:If an exact functional form for f is not available (that is, f behaves as a “black box”), what can we do? Bayesian optimization proceeds by maintaining a probabilistic belief about f and designing a so called acquisition functio
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[算法与数据结构] MR定位的过去、现在和未来.docx

说明:MR的全称是“Measurement Report”,即测量报告。 在LTE系统中,MR记录了UE在业务保持过程中的服务小区/邻区ID、RSRP、RSRQ、TA、AOA、CQI、MCS、PHR等无线测量信息。 MR从业务角度又分为事件型和周期型,通常网规网优工具中使用的是周期型MR。 将MR数据赋予位置信息,并利用具备位置信息的MR数据进行GIS渲染,是无线网规网优工具的典型应用,可以帮助网规网优工程师更全面、准确地评估和分析网络,提升工作效率。
<zhuyp_sh> 上传 | 大小:463kb
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