IMM滤波算法完整代码实现

IMM 滤波算法挺有意思，适合动态系统中的目标跟踪问题。它通过融合多个滤波模型，像卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等，来优化系统状态估计。这种方法能有效应对不确定性和非线性问题，是在自动驾驶、无人机导航等应用中表现不小。你可以通过下载这份完整代码，看到如何把这些理论实现到实际代码里。每个模型通过预测、更新、权重分配等步骤交替工作，不断优化系统的状态估计。挺有挑战性的，但一旦掌握了，应用起来会让你在跟踪问题上如鱼得水。如果你在做跟踪相关的项目，拿这个代码参考一下应该挺有的。

算法与数据结构 0 2025-07-02

NBA 2013-14赛季比赛数据CSV文件适用于机器学习和数据挖掘

NBA 2013-14 赛季的比赛数据 CSV 文件，内容全、格式干净，适合做机器学习和数据挖掘练手。原本是配合《Python 数据挖掘入门与实践》第三章用的，现在官网不支持自动整合了，多人找不到资源。正好我手里有完整版，就分享出来，省你一堆折腾时间。 数据是标准的 CSV 格式，字段清晰，球队名、得分、时间戳啥的都整理得蛮规范。你拿来直接喂给 pandas 做数据预也没啥问题，比如 df = pd.read_csv('nba_games.csv') 就能直接跑起来。数据量也不小，做聚类、分类、回归练手都挺合适。 而且这套数据搭配书里的代码练，思路更清晰。哪怕你没读书，纯拿它来做模型训练也方便

算法与数据结构 0 2025-07-02

movie_recom电影推荐算法

推荐算法的入门实现你了解吗？movie_recom.py了一个电影推荐算法，适合初学者了解推荐系统的基本原理。它的代码简洁易懂，通过实例能你快速上手。无论你是刚接触推荐算法，还是有一定基础想快速复习，都能从这个脚本中找到有用的思路和技巧。电影推荐是多应用中常见的功能，掌握了这个算法，你就能理解如何通过用户兴趣做出智能推荐了。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Voracious AHP层次分析法工具集

AHP 法的工具集，挺适合需要做决策的你。层次法（AHP）通过将复杂问题分解成不同层级的目标、准则和方案，从而你更清晰地做出决策。嗯，如果你是做运筹学相关的工作，或者在项目决策中遇到需要权衡的情况，这个工具会帮上大忙。比如，它可以用来做电力分配、评估项目优先级等。工具的实现简单，源码也清晰，完全可以轻松集成到你的工作中。如果你还在为找不到合适的工具而烦恼，倒是可以试试看。参考了多 MATLAB 的示例，代码实现也挺直观的，尤其是在工程测量和经济决策领域表现得还不错。建议你看下相关文档和示例，快速上手应该不难。哦，别忘了下载一些相关的资料和源码，能你更好地理解。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Adaptive Filter Theory 3rd Edition by Simon Haykin(1995-12-27)线性自适应滤波器与神经网络

这本书《Adaptive Filter Theory (3rd Edition)》挺适合那些对线性自适应滤波器和神经网络有兴趣的朋友。作者 Simon Haykin 用通俗易懂的方式，了自适应滤波器的数学原理，是有限持续冲激响应（FIR）的应用。更棒的是，第三版加入了不少新的内容，是在保持内容统一性和易懂性的同时，更新了领域的最新进展。如果你正在研究自适应滤波器，或者想学习更多关于神经网络的应用，这本书是个不错的选择。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Weka数据挖掘工具

Weka 挺不错的数据挖掘工具，集成了多种数据和机器学习算法，功能还蛮强大的。它的 GUI 界面直观，操作起来简单，基本上不需要太多配置就可以开始数据了。你可以用它来做数据预，比如清理缺失值，或者做特征选择；还可以运行各类机器学习算法，像决策树、SVM、神经网络啥的都有，支持监督和无监督学习，分类、回归都能搞定。如果你对可视化有需求，Weka 的图表工具也挺全面的，像混淆矩阵、学习曲线、特征重要性等都能帮你直观了解模型表现。对于大数据，虽然它本身没有内置云计算功能，但跟 Hadoop、Spark 这些平台结合后，可以用 Weka 做大规模的分布式数据，性能提升还是蛮的。，Weka 适合学术研究

算法与数据结构 0 2025-07-02

JData商铺数据用户行为预测

用户购买意向预测用的商铺数据集，数据结构清晰，用起来挺顺手的。网上有人放出来过，但要积分，太麻烦了，我这边直接放出来，想用就拿走，别客气。 jdata 的商铺表数据，配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率，或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看，效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv，格式比较规整，字段不多，字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行，省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这：百度网盘，提取码：23ty。我就是看不惯那些乱要积分的，咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目，可以直接上手。不用太复杂的模型，跑个

算法与数据结构 0 2025-07-02

R语言多图排版初步统计绘图与编程

一页多图的排版方式，在 R 语言里用par(mfrow=c(2,2))就能轻松搞定，挺适合做数据对比或者报告展示的。你只要设定好行列数，后面的图自动往格子里填，干净利落。 R 语言的par()函数支持多图排列，不用额外安装什么包，用起来省心。尤其是做探索性的时候，四图、六图一页的排法一目了然，效率也高。 图 26 那种布局，就是典型的mfrow玩法，设置par(mfrow=c(2,2))之后，连画四个图就行了，响应也快，代码也简单。适合画散点图、箱线图、密度图一起对比。 如果你还想了解更多 R 绘图的花样，像是ggplot2、layout()、甚至限制性样条啥的，可以看看下面这些链接，都是我平

算法与数据结构 0 2025-07-02

数据挖掘原理与算法数据挖掘基础与应用解析

这本《数据挖掘原理与算法》挺适合有点基础的同学和开发者，尤其是那些对数据挖掘感兴趣的朋友。它从数据挖掘的原理出发，了经典的算法，内容蛮详细的，是对一些常见算法的应用给出了实用的解释。你会看到从数据预到数据可视化的一系列内容，感觉像是为实际开发准备的教程，而不是理论满满的那种枯燥书籍。如果你在找一本基础扎实又不至于太复杂的教材，这本书真的蛮推荐的。是书中的开放数据挖掘平台，能你更好地理解数据挖掘的实际操作。而且，书里提到的每个章节都能找到一些直接应用的场景，不会让你觉得只是在学理论，挺接地气的。对于高年级本科生、研究生或者是开发人员来说，书中涉及的内容有用，尤其是对数据仓库、数据立方体等概念的，

算法与数据结构 0 2025-07-02

计算机视觉计算理论与算法基础高清数据资源合集

高清目录的《计算机视觉：计算理论与算法基础》手册里的数据资源，整理得挺清晰，尤其适合刚入门或在做项目采样的你。SanMarcos 目录下的数据是主力，用的是 NHD Plus Data，水文单元场景方便。其他两个数据集也有点意思，Global 用在全局功能上，Hillsborough 用来搞地形，想做 terrain 或 segmentation 的话，可以拿来练手。 另外，如果你正好在搞 Python 或 Matlab，也可以搭配下面这些资源一起用。像这个Python 深度学习的 CV 开发，用来跑分类或检测项目还不错；还有个Matlab 的视觉开发教程，也挺适合非 CS 出身的朋友入门。

算法与数据结构 0 2025-07-02