[机器学习] Transcriptome Analysis Introduction and Examples from the Neurosciences

说明： 1 A primer on data distributions and their visualisation 2 Next-generation RNA sequencing 3 RNA-seq raw data processing 4 Differentially expressed gene detection and analysis 5 Unbiased clustering methods 6 Knowledge-based clustering methods 7 Netwo
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[机器学习] 缩微机PLC例程代码

说明： 一个用到高速计数器的s7200程序 是单位一台缩微机改造，N年前的，用了欧姆龙的旋转编码器和TP170A
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[机器学习] beyes-python

说明： 用python实现的beyes决策，附带adult和wine的测试数据集。
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[机器学习] 微软说话人识别工具包MSR Identity Toolkit

说明： 这是有微软开发的说话人识别工具包，里面包含了GMM-UBM，I-vecotr等说话人识别模型。
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[机器学习] 机器学习算法简介

说明： 机器学习算法简介,大概有10种常见算法 机器学习算法简介,大概有10种常见算法
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[机器学习] cmake window64版本

说明： cmake window64版本，网上资料繁多，经常找不到合适的版本
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[机器学习] uci数据集——品质值得信赖

说明： 优质的uci数据集 适合在搞机器学习和数据挖掘的同学使用哈~ 包含的数据集文件举例：abalone balance-scale bcw-wdbc bcw-wpbc blood-transfusion breast-cancer breast-cancer-wisconsin car credit-screening dermatology ecoli flags glass haberman hayes-roth inonosphere iris lenses letter recogniti
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[机器学习] 基于随机森林的特征提取方法

说明： 提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法, 步骤如下: 1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型; 2) 将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵; 3)对该相似性矩阵进行 多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性. UCI 数据 库的实验结果表明: 与主成分分析方法相比, 该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画 整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是
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[机器学习] ST-LINK_V2 驱动

说明： 测试win10 可用ST Link v2驱动，如果更新不了，把电脑签名关掉即可。
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[机器学习] arcpy addin工具包

说明： python地理包arcpy工具中的addin，提供强大地理数据的处理功能
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[机器学习] Python入门Demo-WordCount

说明： Python入门Demo-WordCount，Python入门Demo-WordCount
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[机器学习] 泰坦尼克号幸存预测

说明： kaggle上面的Titanic比赛，77%的正确率，模型是逻辑回归。
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