GV

GeezerVison

The World Wide Web, restored to 800 pixels of glory.

Home|About|Gaming cabinet|Archives|How it works|Starter sites

On this site

  • Sign in
  • ActionsCI/CD and automation
  • CodespacesCloud development environments
  • All Features
  • Documentation
  • Training
  • Certifications
  • Build with Copilot
  • Customize Copilot
  • Integrations
  • Trending repos
  • GitHub Sponsors
  • Developer articles
  • Enterprises

This view

  • Original page
  • New address

GeezerVison is showing github.com — GitHub - KyleOnly/Bs-Machine-Learning-Course: 数据挖掘经典算法案例 本案例选自南京工业大学信息管理与信息系统专业的数据挖掘课程。本课程主要以机器学习入门算法为主,涉及回归、分类、聚类等经典算法。 代码包含四个课程案例,分别选自不同领域,具有不同的数据挖掘目标。 每个文件夹中包含原始数据和对应的代码以及presentation的PPT。 Release中为本人的课堂笔记,如有错误,欢迎指正!

BranchesTags
Open more actions menu

Latest commit

 

History

5 Commits
5 Commits

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date
生命科学
生命科学
 
 
矿业工程
矿业工程
 
 
社会科学
社会科学
 
 
银行信用
银行信用
 
 
README.md
README.md
 
 

Repository files navigation

Machine-Learning-Course

数据挖掘经典算法案例 本案例选自南京工业大学信息管理与信息系统专业的数据挖掘课程。本课程主要以机器学习入门算法为主,涉及回归、分类、聚类等经典算法。 代码包含四个课程案例,分别选自不同领域,具有不同的数据挖掘目标。 每个文件夹中包含(部分)原始数据和对应的代码以及presentation的PPT。 Release中为本人的课堂笔记,如有错误,欢迎指正!

案例1:矿业工程 数据源:矿石的各成分数值 算法:回归

案例2:银行信用 数据源:用户个人信息 算法:评价模型(AHP、熵值法 )

案例3:生命科学 数据源:DNA表达水平时序数据 算法:聚类

案例4:社会科学 数据源:源于手机的加速度计数据+人类行为标签 算法:分类

About

数据挖掘经典算法案例 本案例选自南京工业大学信息管理与信息系统专业的数据挖掘课程。本课程主要以机器学习入门算法为主,涉及回归、分类、聚类等经典算法。 代码包含四个课程案例,分别选自不同领域,具有不同的数据挖掘目标。 每个文件夹中包含原始数据和对应的代码以及presentation的PPT。 Release中为本人的课堂笔记,如有错误,欢迎指正!

Resources

Readme
Activity

Stars

9 stars

Watchers

1 watching

Forks

2 forks
Report repository

Releases

Packages

Contributors

Languages

You are visitor 01402503 — GeezerVison does not store the pages you look up.
Best viewed with Netscape Navigator 4.7 or Internet Explorer 6 at 800×600. No cookies required.