Sketch算法数据验证

基于网络流处理的CountMin Sketch算法的C语言实现，经过测试，准确可用。

该数据集适用于使用Spark框架进行大规模数据TopN计算的场景。

该存储库包含用于 Meini 和 Poloni 的论文“基于 Perron 的多线性 Pagerank 算法”中数值实验的 Matlab 代码。 主要驱动程序脚本是 try_methods，它运行所有实验。 bootstrap_* 中的延拓算法和 optimistic_newton 中的门阶方法是新的单一方法。 如果存在于合适的子文件夹中，函数 load_tensor 将从 Gleich 的 mlpagerank 包中加载张量，例如 load_tensor('R6_3')。 bertini_solve 需要 BertiniLab，并生成论文中的最后一个数字。

10.2“近似”负关联规则算法定理1设，则有① ② ③ ④其中：为支持度函数。定理1描述的是三种不同形式的负关联规则支持度的计算方法。

在填充数据集后，通常会发现使用不同记录子集或不同顺序查看数据非常有用。简化此过程的方法之一是创建数据视图，它提供可合并筛选器和排序条件的对象，用作数据绑定的源。您可以选择使用数据表的Select方法来筛选和排序，或者使用数据视图（DataView对象）作为数据表之上的筛选和排序层。

示例合成控制法数据、stata操作示例及数据、多种文献案例，供个人学习和按需下载。

这是您所需的日志数据，用于测试日志记录功能。

Matlab精度验证代码在Boosted-OICR多实例检测网络中从提炼中提取知识。该存储库包含了2020年CVPR研讨会上发布的论文的PyTorch实施。2020年9月21日，作者恢复了旧版本代码，虽然经过重构，但对最终的mAP影响较大。2020年5月25日，他们的工作在VOC 2012评估中取得了优异的结果，在检测mAP中击败了C-MI1。工作表明，通过精心选择聚集标准，可以显著提高学习到的检测器的准确性。

Pietto等人（2018年）的数据和分析代码已经在PloS ONE上发布。他们使用Matlab进行分析，并使用了趋势去波动分析（DFA）和小波去噪。该研究由阿根廷Uniplid de Neurobiología Aplicada（CEMIC-CONICET）和Inteligencia Artificial Aplicada实验室（Instituto de Cs。de la Computación，Fac。de Cs。Exactas y Naturales，UBA-CONICET）合作进行，探索不利环境对大脑结构和功能的影响。