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  1. 豆瓣

    0下载:
  2. 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.)
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:yyk123
  1. sougou

    0下载:
  2. 网络爬虫,输入关键词和页数,自动下载搜狗图库图片(Input keywords and pages, automatically download the picture of Sogou library)
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2020-09-23
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:大酒家
  1. ELM_样例

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  2. 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)用来训练单隐藏层前馈神经网络(SLFN)与传统的SLFN训练算法不同,极限学习机随机选取输入层权重和隐藏层偏置,输出层权重通过激活函数函数,依据Moore-Penrose(MP)广义逆矩阵理论计算解析求出。(Extreme learning machine (ELM) is used to train single hidden layer feedforward neural network (SLFN). Differe
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2020-12-27
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:Mapleccc
  1. 爬虫源码

    0下载:
  2. 内涵81个Python爬虫源码,doc文件,自行复制下载。
  3. 所属分类:数据挖掘

  1. pytorch从0到1随书代码

    0下载:
  2. pytorch从0到1随书代码,供广大网友学习交流
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:19.79kb
    • 提供者:athenazh
  1. GA-BP; BP神经网络各种案例,BSO天牛群,CEEMD分解,EMD工具箱,PSO优化,rBAS,LSTM各种实际案例

    0下载:
  2. GA-BP; BP神经网络各种案例,BSO天牛群,CEEMD分解,EMD工具箱,PSO优化,rBAS,LSTM各种实际案例,代码基于matlab和python
  3. 所属分类:数据挖掘

  1. PCA算法

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  2. 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-10-25
    • 文件大小:868byte
    • 提供者:lingfen7781
  1. KPCA算法

    0下载:
  2. 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-10-25
    • 文件大小:1.38kb
    • 提供者:lingfen7781
  1. LPP算法

    0下载:
  2. 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-10-25
    • 文件大小:1.84kb
    • 提供者:lingfen7781
  1. riemannian sparse coding

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  2. matrix information on riemannian sparse coding
  3. 所属分类:数据挖掘

  1. CAN_ACM SIGKDD_2014

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  2. Nie F, Wang X, Huang H. Clustering and projected clustering with adaptive neighbors[C]//Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2014: 977-986.
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2021-11-30
    • 文件大小:13.76kb
    • 提供者:ymd1314
  1. 在线PCA

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  2. 实现在线PCA模型的在线更新,从而使得模型的鲁棒性更强
  3. 所属分类:数据挖掘

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