颜色分类 LeetCode:我最喜欢的 R 包整理宇宙。- 数据操作语法:用于处理分类变量(因子)的工具。- 使用图形语法创建优雅的数据可视化。- 解释字符串文字,使处理日期变得更容易。- R 的前向管道运算符。- 函数式编程工具,读取矩形文本数据和 Excel 文件。- 轻松收获(刮取)网页。- 用于常见字符串操作的简单、一致的包装器。- 简单的数据帧,使用 “spread()” 和 “gather()” 函数轻松整理数据可视化。- 用相关信息装饰 “ggplot”。- 从单一颜色创建色标。- 'ggplot2' 的简化绘图主题和绘图注释。- 以交互方式探索和可视化您的数据。- 使用字体的工具,提取和可视化多元数据分析的结果。- 'ggplot2' 地理数据分面实用程序。- 动画图形语法。- 用于 “Markdown” 和 “Shiny” 的离线 “Google” 字体。- 将边际直方图添加到 “ggplot2”,以及更多 'ggplot2' 增强功能。- 用于统计分析结果的数据可视化工具。- 突出显示 'ggplot2' 中的线和点。- 'ggplot2' 中的多个填充和颜色比例。
颜色分类LeetCode我最喜欢的R包
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颜色分类Leetcode DS-ML-书籍
该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。以下是推荐的几本书籍:
1. 《统计学习的要素 (ESL)》
作者:Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman
本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的,但重点在于概念而非数学。书中给出了大量示例,并使用了丰富的彩色图形。对于统计学家和对科学或工业数据挖掘感兴趣的读者来说,本书是一种宝贵的资源。涵盖内容广泛,从监督学习(预测)到无监督学习,主题包括神经网络、支持向量机、分类树和提升方法,是对这些主题的首次综合处理。
2. 《R中应用统计学习简介》
作者:Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani
本书介绍了统计学习方法,适用于高年级本科生、硕士生和博士生,特别是非数学科学的学生。它还包含了许多R实验室,详细解释了如何在现实生活中实施各种方法,是数据科学家实践的宝贵资源。
3. 《数据科学基础》
作者:Avrim Blum、Joh...
本书提供了数据科学领域的基础知识,为学习者提供系统的思维方式和分析工具。
数据挖掘
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2024-10-30
颜色分类LeetCode-BinAuthor二进制作者
BinAuthor是一个专业的IDA插件,通过最新的研究技术,将二进制作者与未知的二进制文件进行匹配。该工具结合了统计分析和聚类算法等前沿技术,以解决这一复杂任务。安装要求包括Windows操作系统(支持任何IDA Pro 6.8及更高版本)、Python 2.7 64位版本及MongoDB。安装BinAuthor IDA Pro插件的步骤包括克隆存储库、安装依赖项、下载适用于x64系统的MongoDB并以管理员身份运行安装。
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2024-10-30
leetcode中文版-我的个人主页
本人为北京邮电大学电子信息工程专业四年级本科生。研究兴趣包括统计机器学习、数据挖掘、并行计算、算法和数学。当前在教授指导下进行并行和分布式计算研究,具体为高效GPU粒子网格传播,以及使用MPI、Spark、Hadoop处理海量图像。此外,还与教授合作研究数据挖掘、机器学习、信息检索,具体为大规模数据库中的名称消歧。
教育背景北京邮电大学学士,2011-2015(预期)GPA:87.06,专业GPA:89.62
研究经历清华大学知识工程组实习生,顾问:Jie Tang,2014/9-至今- 开发图形用户界面,接收专家输入或数据库信息。- 使用给定信息识别专家,类似于中文网站。- 尝试SVM、逻辑回归等方法,准确率达90%。
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2024-05-25
LeetCode分类代码库 - OJCodes
OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域,主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。
数据挖掘
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2024-04-30
颜色分类leetcode-Data_Mining_Cup_20162016年数据挖掘杯第一名
颜色分类leetcode获胜解决方案被评为Uni_UC_Davis_2队任务描述DMC 2016的任务是根据2014年1月至2015年9月的历史销售数据和相关退货率,预测真实匿名时尚经销商2015年10月至2015年12月的退货率。训练数据由233万个观测值组成,和14个预测变量,包括10个分类变量和4个数值变量。可以下载DMC 2016的数据集。特征工程一直是数据科学竞赛中最重要、最关键的部分。我们从几个不同的角度处理特征工程问题:聚合。我们按某些变量(例如orderID、customerID、articleID和orderDate)对数据(例如,价格、数量)进行分组。对于每组数据,我们应用聚合函数,包括均值、总和、元素数、唯一元素数等。然后我们通过将汇总数据插入到每一行中来扩展汇总数据。以下是一些示例:每个订单的总数量、每位客户的订单总数以及每件商品的平均建议零售价。解码。 ColorCode由四位数字表示,其中每个数字都有自己的含义,例如颜色、阴影和图案。因此,将**colorCo...
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2024-10-31
OCR资源精选颜色分类与实现
颜色分类和OCR资源整合:呼吁贡献者(论文总结、数据集生成、算法实现及其他有用资源)。Awesome-OCR是一个精心挑选的OCR资源列表,涵盖了多种API:
百度API:适合基本的化验单识别,但只能提取有限字段。
阿里API:聚焦于身份证、银行卡、驾驶证、护照等,输出字符及相应坐标,卡片类可结构化,价格约0.01元。
三家提供简历解析,支持文档与图片格式,价格在0.1-0.3元之间。
腾讯API:涵盖车牌、名片、身份证等,最高价格0.2元。
OcrKing源自2009年Aven在数据挖掘中的自用项目,反映了对技术的执着。
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2024-10-31
颜色分类算法贝叶斯or-of-and实现
颜色分类leetcode #自述文件 此代码实现了BOA论文中描述的贝叶斯or-of-and算法。我们将tictactoe数据集包含在此代码要使用的正确格式中。此代码需要外部频繁项集挖掘包“PyFIM”,可用于具有二元特征的二元分类(尽管可以很容易地扩展到多类)。 引文 Wang, T.、Rudin, C.、Doshi-Velez, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.(2017年)。用于学习可解释分类规则集的贝叶斯框架。机器学习研究杂志,18(1),2357-2393。 Wang, T.、Rudin, C.、Velez-Doshi, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.(2016年12月)。用于可解释分类的贝叶斯规则集。 2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)(第1269-1274页)。 IEEE。 输入用户运行的主要代码是example.py。此example.py使用输入训练数据生成规则,然后使用模拟退火搜索最佳BRS。
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2024-10-31
我的Hadoop演示
“我的Hadoop演示”提供了一个线索,表明我们将讨论Hadoop的实际应用。Hadoop是一个开源框架,主要用于处理和存储大数据,利用分布式计算模型实现高效数据处理。“hadoop测试cesi代码粒子例子”可能指的是进行Hadoop测试的代码示例,“cesi”可能是项目或测试用例的缩写,“粒子”可能是数据粒度或处理的特定部分。这表明我们将深入理解Hadoop测试过程,包括如何编写和执行测试代码,以及如何处理不同类型的数据。在Hadoop生态系统中,测试是确保数据处理准确性和效率的重要步骤,通常涉及MapReduce编程模型,其中Map阶段将任务分解为小部分,Reduce阶段将结果聚合。为了测试这些功能,开发者创建单元测试和集成测试,检查数据的输入、处理和输出是否符合预期。“hadoop测试cesi”进一步强调了测试的重要性。在Hadoop项目中,测试不仅验证代码功能,还优化性能,如通过测试找出瓶颈,调整配置参数,确保容错性和可扩展性。在压缩包文件名“Desktop”中,虽然没有具体文件信息,但桌面通常是用户工作或保存文件的地方。在这个上下文中,可能包含Hadoop测试相关代码、日志文件、配置文件或文档,这些是理解和重现Hadoop测试场景的关键元素。详细说明这个知识点时,需关注以下几个方面:1. Hadoop基础知识:介绍Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型,理解它们的工作原理。2. Hadoop开发环境:设置Hadoop开发环境,包括安装、配置和启动Hadoop集群。3. MapReduce编程:学习如何编写Map和Reduce函数,处理输入数据并生成输出。4. Hadoop测试框架:介绍Hadoop的测试工具,如Hadoop Testing Utility和MiniCluster,以及如何编写测试用例。5. 测试策略:理解单元测试和集成测试的区别,以及如何针对Hadoop应用设计有效的测试策略。6. 性能测试:分析Hadoop作业的性能,使用工具如Hadoop Metrics2监控系统,优化作业性能。
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2024-09-20
驾驭数据浪潮:我的图书馆,我的数据挖掘利器
深入探索数据奥秘,我的数据挖掘工具包,为您在浩瀚的信息海洋中保驾护航。
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2024-05-27