资源列表
Clustering-master
- 超级强大的聚类算法+详细的程序说明； Kmeans聚类+ISODATA聚类算法；(Super powerful clustering algorithm + detailed program descr iption; Kmeans clustering +ISODATA clustering algorithm;)
天气爬虫
- 爬取各个地区近8年的天气历史数据，大家可以帮忙看看还有什么可以优化的。(Climb the historical weather)
emd1d
- 用python写的EMD分解，可以实现一维与二维分解(EMD decomposition written in Python)
CFSFDP-matlab
- 密度峰值聚类算法源码+测试数据(人工+UCI)(Source Code and datasets of CFSFDP Algorithm)
R
- 金融数据的 R 分析，包括线性模型，时序分析，波动率分析，VaR 风险分析等。(An Introduction to Analysis of Financial Data with R)
K_Means
- K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。(K-Means is one of the clustering algorithms, in which K represents the number of classes, and Means means the mean. As t
cc
- 可以执行矩阵的相关性子矩阵挖掘，代码开始部分的备注里包含实例矩阵，大家可以实验看看，代码原创，实验可以，但是如果用在商业或者学术里，请和我联系~(Relative matrix mining of matrices can be performed)
利用Python进行数据分析
- pandas库原作者编写，适用于初学数据分析者，主讲python的numpy、pandas、matplotlib库及如何进行数据分析(Pandas library original author, suitable for beginner data analyzer, speaker of Python's numpy, pandas, Matplotlib library and how to carry out data analysis)
kmeans
- 对数据和图像进行聚类分析，k-means聚类方法多应用于模式识别，人工智能，机器学习等方面(Clustering analysis of data and images, K-means clustering method should be used in pattern recognition, artificial intelligence, machine learning and so on)
deep_complex_networks-master
- 该存储库包含重现深层复杂网络文章中提供的实验的代码。(This repository contains code which reproduces experiments presented in the paper Deep Complex Networks.)
Crawler.tar
- 利用了python3.5编写了一个爬虫，爬取豆瓣上电影《声之形》的评论，并统计评论词的频率，制作了词云(Using python3.5 to write a crawler, climb the comments on the movie "sound shape", and statistics the frequency of the comment word, making the word cloud)
regress
- 一个xgboost实现的回归模型预测，数据集来源于kaggle的taxi竞赛(Regression model prediction based on a xgboost implementation)