资源列表
arima
- 时间序列法，通过过去数据来建立相应模型来预测未来数据(Time series, using past data to establish corresponding models to predict future data)
EWKM
- 子空间聚类算法EWKM (Entropy Weighting K-Means) 在matlab上的实现。(Entropy Weighting K-means which is one of the subspace clustering algorithm written in Matlab.)
89450774
- 遗传算法-偏最小二乘法,用于分析定量GA-PLS()
dataanalyse
- 利用pandas、numpy、scipy组建的数据分析工具。可以实现均值、频数、最大值、最小值、分位数等得统计。(Data analysis tools built by pandas, numpy and SciPy. The statistics of mean, frequency, maximum, minimum and quantile can be achieved.)
globle_kmeans
- 全局k-means算法，可有效解决传统k-means算法受初始点影响的缺陷，该方法可获得数据稳定的聚类结果。
SSTCA
- 半监督迁移SSTCA算法实现,matlab代码。包括拉普拉斯图矩阵(Semisupervised Domain Adaptation via Transfer Component Analysis)
YUE-subset-VLAM
- 本人参加ACM竞赛使用的一些算法模板,包括二分图匹配,欧拉回路的构造以及网络流中的最大流与最小费用最大流等,可以说实战性非()
AP聚类算法和案例
- ap聚类算法实现三维数据点的分类，demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)
协同过滤推荐
- 使用协同过滤算法产生推荐矩阵，进而产生推荐结果
EM 算法
- 用EM算法求解高斯混合模型并可视化，数据是男女生的身高分布，前提是初始化男女生身高各自的均值和方差和比例，然后由EM算法求解，男女生身高的均值方差，以拟合数据。(The EM algorithm is used to solve the Gauss mixture model and visualize. The data is the height distribution of male and female. The premise is to initialize the mean, v
ts
- 文本情感分析，对评论进行积极向以及消极向计分，判断评论文本情感极性。(sentiment analysis,comment score.)
Stacking
- Staking算法，模型融合的一种算法，可以取得比任意用于融合的模型都更好的效果(Staking algorithm, an algorithm for the integration of the model, you can achieve better than any model for the integration of the effect)