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VfLibV4
- 附件中的源代码实现了VF图像的同构(Isomorphism)算法。同时还有一些其他的Wrapper程序，用来把这个库运用到其他语言如Python。整个代码实现于C#，同时提供C++的库。
Python
- Python 数据结构与算法 英文版-Python data structures and algorithms in English
conseq.py
- 用Python实现的房子问题的枚举算法，有较好的参考价值，-Enumeration algorithm house problem
KNN
- python编写的KNN算法，源代码清晰易懂，而且有源数据文件-written python KNN algorithm, clear and understandable source code, data files and active
treePlotter
- python编写的决策树算法源码，清晰易懂，而且有源数据文件-written python decision tree algorithm source code, clear and understandable, and active data file
logregres
- python编写的逻辑回归算法，清晰易懂，并且附有源数据文件-written python logistic regression algorithm, clear and understandable, and with the source data file
svmMlIA
- python编写的svm算法，清晰易懂，并且附有源数据文件-written python svm algorithm, clear and easy to understand, and with the source data file
KNNpython
- python实现的k-近邻算法，用于数据分类。机器学习实战-k- nearest neighbor python implemented for data classification. Machine learning combat
K-proximity-algorithm
- 机器学习K临近算法python代码，整个工程都有，直接可以运行。-Machine learning algorithm K near the python code, the entire project has a direct run.
mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
svmMLiA
- 机器学习实战的SVN源码，适合用python学习机器学习算法的伙伴。(Machine learning combat SVN source code, suitable for Python learning machine learning algorithm partners.)
algorithms-master
- python 常用算法，快速排序，选择排序，合并排序，dijkstra，二分查找(algorithms:quicksort selectsort mergesort dijkstra binary_search approximation)