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mlp
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EM
- 对于混合高斯分布的情况，使用最大期望算法，通过不断计算每个样本的均值与方差，使得似然函数达到最大值。可以很好地处理满足一定概率分布的数据。 代码中通过mvnrnd()函数，设定其中的参数，产生符合混合高斯分布的一组数据集。-For the case of a mixed Gaussian distribution, using expectation-maximization algorithm, through continuous calculation of the mean and
DM_BayesAndKNN
- C++实现数据挖掘的贝叶斯分类方法和k-近邻分类方法，有源码，有示例数据，有说明文档-C++ implementation of data mining methods and Bayesian classification k- nearest neighbor classification method, there is source code, sample data, documentation
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
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- 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)