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project

于 2021-01-25 发布 文件大小:580KB
0 200
下载积分: 1 下载次数: 30

代码说明:

  数据挖掘,推荐系统,堆叠降噪自编码器,逻辑回归(Data mining, recommender systems, stack noise reduction, self coder, logic regression)

文件列表:

project
project\links.csv
project\logistic.m
project\movieLens.mat
project\movies.csv
project\NN
project\NN\nnapplygrads.m
project\NN\nnbp.m
project\NN\nnchecknumgrad.m
project\NN\nneval.m
project\NN\nnff.m
project\NN\nnpredict.m
project\NN\nnsetup.m
project\NN\nntest.m
project\NN\nntrain.m
project\NN\nnupdatefigures.m
project\ratings.csv
project\SAE
project\SAE\saesetup.m
project\SAE\saetrain.m
project\SDAE_recommender1.m
project\sigm.m
project\tanh_opt.m
project\Untitled.m

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  • CEAYDOC
    包含了01背包和非01背包两个程序!是我一次作业完成的,可以参考一下!()
    2017-12-05 09:01:53下载
    积分:1
  • 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.)
    2020-11-26 11:49:31下载
    积分:1
  • 98598152
    实现通用的matlab蚁群算法的c++源码 重复使用度高()
    2018-07-05 18:01:35下载
    积分:1
  • hierarchical-clustering
    这段代码是层次聚类的Matlab实现代码( This code is hierarchical clustering Matlab implementation code)
    2016-10-16 10:43:09下载
    积分:1
  • python分析 韩波
    一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis),作者【印尼】Ivan Idris,翻译:韩波。 本人制作的PDF图书,带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言,Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时,Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章,从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始,陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时,本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾,还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂,非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)
    2018-09-08 10:45:20下载
    积分:1
  • my_apriori
    很好用的关联规则挖掘经典算法,推荐使用。包括支持度、置信度、提升度,输出结果到excel文件(Good use of association rules mining classic algorithm, recommended)
    2018-11-14 15:51:16下载
    积分:1
  • hyglrpf
    零件切割问题 回溯算法的实现, 给定一块宽度为W的矩形板,矩形板的高度不受限制,现需要从板上分别切割出n个高度为hi,宽度()
    2018-03-15 11:17:34下载
    积分:1
  • python 实现随机森林
    应用背景 数据   :两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置,职业,职级,年收入,。。。。。。    购买过得产品 目的:对新客户进行推荐一个适合该客户的产品, 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗:   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化:eg:邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林:  判断特征的重要性 :思考为何重要性高     AHP    :  迭代设置每个特征的权重 模型选择   :根据数据量数量,是否有标签,分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么?
    2022-02-25 17:28:51下载
    积分:1
  • havz-bhlding
    BP网络VC代码 其实这就是成型的算法,估计好多人写过(BP network VC code is actually a molding algorithm, estimated that a lot of people have written)
    2018-09-06 15:00:59下载
    积分:1
  • 机器学习实战
    说明:  机器学习实战中文英文pdf+数据集+代码(Practice of machine learning)
    2021-02-21 23:11:22下载
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