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reg
- 正则表达式源码集合，有正则表达式的样例以及正则的基础知识-Regex source collections, a positive sample expression and the basics of canonical
FCM
- 核聚类算法：聚类是将一组给定的未知类标号的样本分成内在的多个类别，使得同一类中 的样本具有较高的相似度，而不同类中的样本差别大。侧重于软聚类（模糊C-均值——FCM），但其描述手段同样适合于硬聚 类（HCM）等同类问题。-Clustering algorithm: cluster is a group of unknown samples given class label into internal multiple categories, so that the same class
VB-Regular-Demon
- 这是一个利用正则表达式来提取指定数据的VB程序演示，利用正则可以很方便地从一堆杂乱的数据中提取所要的数据，示例中提取的是手机号码，还可以对处理结果进行去除重复的处理，大大加快工作的效率。-This is a use regular expressions to extract VB program demonstrates the specified data, the use of regularization can easily extract the desired data a ju
pujulei
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
KS
- KS分类：利用欧式距离合理划分定标、预测样品，使定标样品具有代表性。-KS Category: Using the Euclidean distance rational division of calibration, sample predicted that a representative sample calibration.
randint
- 随机分类：划分定标、预测样品的一种方法。-Random Category: Fallen scaling, a method of forecasting sample.
Ap
- 数据挖掘中关联规则挖掘算法-apriori，的Python实现，代码中有测试样本-Data mining association rule mining algorithm-apriori, implementation of Python code in a test sample
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
IG
- 实现计算特征的信息增益，最后一列为样本标签，输出为特征的信息增益值及对应的序列号-Calculated to achieve gain characteristic information, and finally as a sample of tag output information characteristic of the gain value and the sequence number corresponding to
CHI
- 计算特征的卡方校验值，最后一列为样本标签，输出为特征的卡卡校验值及对应的特征序列号-The chi-square calculate checksum feature, the last one as a sample label, the output characteristics of the card verification value and the corresponding serial number feature
JITPLS
- 自己编写的Jist-in-time PLS,利用与待估计样本最相似的若干历史样本，建立PLS回归模型，改善模型泛化能力，包含数据，直接运行，亲测可用。-I have written Jist-in-time PLS, utilization and estimated to be most similar to sample a number of historical samples, PLS regression model to establish and improve the mode
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
NJU-SSDR
- 半监督判别分析（SSDR），是南京大学数据挖掘研究所提出的一种新的半监督降维算法，对于数据挖掘和类别样本的获取有着十分重要的借鉴价值。-A semi-supervised discriminant analysis (SSDR), is one of the types of data mining research institute of nanjing university puts forward new a semi-supervised dimensionality reductio