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AdaBoost
- 用python实现的AdaBoost分类算法，文件是一个ipython notebook，可以直接用ipython/jupyter打开使用。内附简单测试数据集。 程序运行需要numpy库的支持。-An AdaBoost classifier implemented with Python.
Hadoop
- 使用hadoop开发，可以对输入文件中出现的关键词统计词频并进行不同文本词频统计高低的排序，本代码需要用户自行定义关键词和输入文件-Use hadoop development, can appear in the input file keyword statistics word frequency and low frequency statistics different sort of text, the code requires a user-defined keywords an
convnetjs-master
- 基于C#开发的深度神经网络网页版。将文件夹拖动至浏览器即可使用功能。包括CNN、DBN等多种深度学习思路。-Based on C# development of depth Neural Network Web version. Drag the folder to the browser functionality. Including CNN, DBN and other deep learning ideas.
code_BPMF
- 如何使它工作： 1。创建一个单独的目录，并将所有这些文件下载到相同的目录中 2。下载7个文件： *demo:主文件demo:PMF和贝叶斯PMF * PMF.m:训练的PMF模型 * bayespmf.m贝叶斯PMF模型实现吉布斯采样器。 * moviedata.mat样本数据包含三元组（user_id，movie_id，评分） * makematrix.m：辅助功能转换成大型矩阵的三元组。 * PRED.m:辅助功能使得预测验证集。 三.在Matlab只需运
ID3算法
- d3算法源程序。使用的方法是编写一个*.dat文件保存样本数据，还有一个*.tag文件保存属性列名，且最后一个属性是标号属性。运行是输入id3 文件名。
fractal dimension
- 数据处理中，分形维数的计算，使用的数据是医疗行业的数据，可以更换txt文件(Calculation of fractal dimension in data processing)
LDA_ FDA_with_tutorial
- LDA降维是常用的降维手段之一，是常用的有监督学习降维工具。这个文件对其产生W后的使用进行了简要说明，使用W进行最终的降维可以得到十分漂亮的分析结果（在数据分布符合假设分析的情况下。）(LDA dimension reduction is one of the commonly used dimensionality reduction methods. It is a commonly used supervised learning dimensionality reduction tool
my_apriori
- 很好用的关联规则挖掘经典算法，推荐使用。包括支持度、置信度、提升度，输出结果到excel文件(Good use of association rules mining classic algorithm, recommended)
豆瓣
- 使用爬虫从豆瓣官网获得影评TOP250的电影，以Excel文件的形式存储在本地。(Use the crawler to get the top 250 movie reviews from Douban official website and store them locally as Excel files.)