机器学习实践课程-2013年和2014年的实际案例

机器学习在实际应用中的案例分析第四章排序：智能收件箱的代码及原文代码修正

我制作的MATLAB演示回顾了光谱聚类，这是在2014年NU机器学习会议上展示的。

2013年统计用区划代码和城乡划分代码，已转换为Access数据库格式，可直接使用。数据包含741,784条记录，解压后文件大小超过60MB。

我开始实施ReGTries代码。我使用各种脚本处理数据。早期参与脑网络数据分析和Gtries算法的文件结果包括在内。在ADHD_200分析部分中，threshold_csv文件包含了我在统计分析中使用的数据，还有SPSS文件。在Gts_perf_analysis文件夹中，我有我本学期早期使用的关于脑网络数据的Gtriescanner程序的输出。这些输出记录在相应的电子表格中。数据集文件夹包含对大小为3、4、5和6的模体进行的分析处理。线虫神经元网络文件需要我使用Octave将其处理为边缘列表。论文部分包括我的最终论文及其LaTeX源文件。杂项文件夹包含了我在数据处理中使用的各种文件以及本学期中的笔记。这些文件记录了我在ADHD_200部分下进行的工作，包括20个阈值样本的应用。

1.2013年Redis实战详解;2.英文原版资料[2013年/PDF];

2013年最新省市编码，信息全面，可直接复制到查询工具中使用，方便快捷。

本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程，特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别，如年龄、消费频率等，不仅降低了数据复杂性，还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱，如四分位数等，这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征，以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。

在2013年的MySQL性能直播分享中，Dimitri Kravtchuk作为MySQL性能架构师，深入探讨了MySQL 5.6版本的性能基准测试、调优实践以及最佳策略。他强调了基准测试的重要性，如识别解决方案的极限、负载压力的挑战、预测潜在问题以及管理风险。此外，他分享了性能调优的关键实践，包括理解系统工作原理、工作负载导向的优化策略，以及MySQL 5.6版本的性能改进。他还比较了MySQL 5.6与其他版本的性能差异，并指出了一些尚待解决的问题，如特定场景下的性能瓶颈和兼容性问题。

提供了2014年全国的邮编区号信息，该数据库可以使用其他数据库导入向导转换为其他数据库格式。