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MIC

于 2020-07-12 发布
0 124
下载积分: 1 下载次数: 3

代码说明:

说明:  相关性分析,目前相关性分析领域比较先进的算法(correlation analysis)

文件列表:

minepy, 0 , 2020-03-08
minepy\.gitignore, 75 , 2019-06-10
minepy\.travis.yml, 460 , 2019-06-10
minepy\CHANGES.rst, 2959 , 2019-06-10
minepy\compile_pyx.sh, 34 , 2019-06-10
minepy\docs, 0 , 2020-03-08
minepy\docs\make.bat, 5105 , 2019-06-10
minepy\docs\Makefile, 5573 , 2019-06-10
minepy\docs\source, 0 , 2020-03-08
minepy\docs\source\application.rst, 172 , 2019-06-10
minepy\docs\source\conf.py, 7868 , 2019-06-10
minepy\docs\source\cpp.rst, 1923 , 2019-06-10
minepy\docs\source\details.rst, 6056 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images, 0 , 2020-03-08
minepy\docs\source\images\alg1.png, 70902 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images\alg2.png, 58004 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images\power.pdf, 22832 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images\power.png, 122385 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images\relationships.eps, 257490 , 2019-06-10
minepy\docs\source\images\relationships.png, 33516 , 2019-06-10
minepy\docs\source\index.rst, 631 , 2019-06-10
minepy\docs\source\install.rst, 4025 , 2019-06-10
minepy\docs\source\libmine.rst, 8169 , 2019-06-10
minepy\docs\source\matlab.rst, 1489 , 2019-06-10
minepy\docs\source\python.rst, 2536 , 2019-06-10
minepy\docs\source\_templates, 0 , 2020-03-08
minepy\docs\source\_templates\layout.html, 828 , 2019-06-10
minepy\examples, 0 , 2020-03-08
minepy\examples\cpp_example.cpp, 1553 , 2019-06-10
minepy\examples\cpp_example2.cpp, 432 , 2019-06-10
minepy\examples\c_conv_example.c, 2353 , 2019-06-10
minepy\examples\c_example.c, 1872 , 2019-06-10
minepy\examples\matlab_example.m, 187 , 2019-06-10
minepy\examples\power.pdf, 25946 , 2019-06-10
minepy\examples\power.py, 3865 , 2019-06-10
minepy\examples\python_conv_example.py, 576 , 2019-06-10
minepy\examples\python_example.py, 615 , 2019-06-10
minepy\examples\python_example2.py, 818 , 2019-06-10
minepy\examples\relationships.py, 2857 , 2019-06-10
minepy\gpl-3.0.txt, 35147 , 2019-06-10
minepy\INSTALL.rst, 79 , 2019-06-10
minepy\libmine, 0 , 2020-03-08
minepy\libmine\cppmine.cpp, 1506 , 2019-06-10
minepy\libmine\cppmine.h, 687 , 2019-06-10
minepy\libmine\mine.c, 27932 , 2019-06-10
minepy\libmine\mine.h, 5056 , 2019-06-10
minepy\MANIFEST.in, 420 , 2019-06-10
minepy\matlab, 0 , 2020-03-08
minepy\matlab\mine.m, 2123 , 2019-06-10
minepy\matlab\mine_mex.c, 3883 , 2019-06-10
minepy\matlab\mine_mex.mexw64, 24576 , 2020-03-08
minepy\minepy, 0 , 2020-03-08
minepy\minepy\libmine.pxd, 1492 , 2019-06-10
minepy\minepy\mine.c, 466239 , 2019-06-10
minepy\minepy\mine.pyx, 11552 , 2019-06-10
minepy\minepy\__init__.py, 120 , 2019-06-10
minepy\README.rst, 3051 , 2019-06-10
minepy\requirements.txt, 26 , 2019-06-10
minepy\setup.py, 1791 , 2019-06-10
minepy\tests, 0 , 2020-03-08
minepy\tests\minepy_test.py, 2605 , 2019-06-10

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    机器学习的中文版本,作者Tom M. Mitchell。这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论。机器学习从很多学科吸收了成果和概念,包括统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等。-Machine learning of the Chinese version, the author Tom M. Mitchell. The teaching objective is to demonstrate the core of machine learning algorithms and theory. Machine learning from many disciplines to absorb the results and concepts, including statistics, artificial intelligence, philosophy, information theory, biology, cognitive science, computational complexity and control theory.
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