解析读取excel工具，主要用于跟excel文件相关的处理，能根据需求读取excel相关key的值，eg：#useAge:#import excelReader#reader = excelReader.getReader();#reader.Read(excelPath);#excelInfo = reader.GetExcelInfoByPathAndSheetName(excelPath,"Main");#excelRows = excelInfo.GetExcelRows();#for row in excelRows:# rowCells = row.GetRowCells();# for cell in rowCells:# print("key = %s,v = %s,type=%s"%(cell.GetKey(),cell.GetValue(),cell.GetType()));
k近邻算法实现，该算法有导师监督学习，可以对标签类的数据进行很好的分类处理，对科研或是工作给予极大的数据分析帮助，里面包括要分析的数据，核心代码有注释，方便阅读。
基于tensorflow实现的CNN，对cifar10数据进行学习识别。请自行下载github上tensorflow Model库，以便使用代码中的类。地址是https://github.com/tensorflow/models.git
用支持向量机的做的关于分类的实验代码，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
基于用户的协同过滤算法，数据源采用movielens.其核心思想是，根据系统中用户对项目的已评分数据，计算目标用户和其他用户（或项目）之间的相似度，然后根据得到的相似度进行排序，选择相似度最高的若干个用户（或项目）形成最近邻居集合，最后根据该集合中用户（或项目）的评分情况来预测目标用户可能感兴趣的项目，进而主动生成推荐列表。
通过网络爬虫方法，使用python与selenium联合，加载chrome引擎，对企业工商数据进行收集整理
非常可靠的网站，是非常值得信任的与他们的信息。一直是一个长期的读者，并喜欢学习他们的项目，他们的代码总是当场，非常有帮助。我会一直回到这个网站，他们会一直有一些新的和令人兴奋的。强烈推荐。
python编程从入门到实践，sitka_weather_2014.csv数据书本推荐的网站已经没有资料了，找了好久才找到，拿来分享一下，不一定正确，但能用来练习就够了。数据里差了几天，不过练习的话应该没什么问题。
用python 做的手写体识别，用的是mnist数据集，用sklearn 实现的，这个库里自带了svm实现。我就直接用了。。。。。。。。。。。。。。。
采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别。2DPCA 直接以二维图像矩阵为研究对象，以其 协方差矩阵的特征向量为投影轴进行特征提取
盲源分离，又称盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的就是求得传输通道的混合矩阵
源码包包含两个文件，一个用于生成分类回归树，另一个用于画分类回归树的图例。使用时，只需调用cart.py。该代码能够实现未剪枝的分类回归树和剪枝的回归树。另外，该算法能同时以图的形式显示一颗分类回归树。
RabbitMQ是消息代理。主要思想很简单：它接受和转发消息。你可以把它当作一个邮局：当你把邮件寄到邮政信箱，你非常肯定，邮递员会最终把邮件寄给你的收件人。用这个比喻RabbitMQ是邮局，邮局邮差。
周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。
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