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svm分类预测
- wine的数据来源是UCI数据库，记录的是在意大利同一区域里三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本，每个样本含有13个特征向量（化学成分），每个样本的类别标签已给，该程序主要实现意大利葡萄酒种类识别。(The data source for wine is the UCI database, which records the chemical composition of three different varieties of wines in the same area
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- 数据分类，编程实现一个简单的聊天程序，实现两台计算机间的信息交互；(Data classification, programming to achieve a simple chat program to realize the information interaction between the two computers;)
PHD数据处理
- vb phd数据处理，进行分类处理，实现增删改查的功能。(VB PhD data processing, classification processing, to realize the function of adding, deletions and modification.)
从Excel读数据
- 从excel列表中读取数据自动分类，非常好用，版权所有与所有开发爱好者(read data from excel)
贝叶斯分类作业数据_PR邹月娴_顾容之_20170927
- 贝叶斯分类的数据，用于测试贝叶斯分类是否有效(Bias classification data used to test whether the Bias classification is valid)
数据挖掘实验1
- 这个实验报告完成数据的预处理和分类操作，用数据挖掘完成中医的药材分类和提炼，是方剂学的的有关的药材种类的提取。(This report is about data mining, it can classify the different kinds of medicine.)
数据挖掘2
- 本实验文档包括了数据挖掘的分类算法，FP-growth和Apriori 算法的java程序设计实现。(This report is about the classification algorithm, it contains FP-growth algorithm and Apriori algorithm.)
plsAlda
- 进行pls+Lda对数据分类，适用于光谱文件进行预处理，降维(Classification of data by pls+Lda)
BP
- 利用BP神经网络实现 鸢尾花数据分类(Data classification of iris using BP neural network)
163分类信息模板
- 仿163分类信息网，最全的最合适的分类信息网，带手机版，带平台后台源码，最全的大型地方门户信息站。(The 163 classification information network, the most suitable and the most suitable classification information network, with the mobile version, with the platform backstage source, the most large loca
数据采集
- 好的数据决定了模型的上限,模型只是不断去逼近这个上限(good dataset decided maximum precision a module can approximate)
ornsac
- 应用阴形选择算法进行数据分类，以iris数据或者自己生成数据库均可使用(Using stealth selection algorithm for data classification)
ORNSA
- 应用阴性选择算法进行数据分类，数据类型可以是任意维度，或者从相关标准网站数据集下载也可(Negative selection algorithm is used to classify data. Data type can be arbitrary dimension or downloaded from relevant standard website data set.)
MATLAB实现鸢尾花数据集分类
- 基于BP算法的鸢尾花数据集分类，在MATLAB平台下编程实现BP算法，可计算识别率。(Based on the BP algorithm, iris data set is classified. Under the MATLAB platform, the BP algorithm is programmed and the recognition rate can be calculated.)
Span_H_Alpha分类
- 参照论文《基于SPAN／H／alpha／A和复Wishart分割的全极化SAR数据的非监督分类算法研究》(Referenced research on unsupervised classification algorithm of fully polarimetric SAR data based on SPAN / H / alpha / A and complex Wishart segmentation)
分类器评估及交叉验证_代码
- 内有鸢尾花数据的5折交叉验证实验代码，采用的分类器是贝叶斯分类器。(There is a 5-fold cross-validation experiment code for the iris data, and the classifier used is a Bayesian classifier.)
贝叶斯分类算法
- 5个描述属性，一个分类属性，通过贝叶斯算法实现分类(5 descr iptive attributes, one categorical attribute, is implemented by Bayes algorithm.)
分类器
- 在matlab平台下，简单实现svm分类器功能（数据仓库与数据挖掘课程）(Simple implementation of SVM classifier)
表情识别数据集
- 整个数据库一共有213张图像，10个人，全部都是女性，每个人做出7种表情，这7种表情分别是： sad, happy, angry, disgust,surprise, fear, neutral. 每个人为一组，每一组都含有7种表情，每种表情大概有3,4张样图。这样每组大概20张样图，目前在这个数据库上的识别率已经很高了，不管是person independent 或者是person dependent。识别率都很高。这个数据库可以用来熟悉人脸表情识别的一些基础知识，包括特征提取，分类等。
python数据分析教程
- 利用Python对各类数据分析算法进行编写，文档包括数据预处理方法，相关的分类和回归分析的算法理论及实践，以及一些实例应用分析。(Use Python to write various data analysis algorithms, including data preprocessing methods, algorithm theory and practice of related classification and regression analysis, and some app