浅显易懂地介绍了机器学习中常用的方法，涉及分类、回归、聚类、关联分析。包含案例和解释代码，适合入门。

SAR成像处理的目的是要得到目标区域散射系数的二维分布，它是一个二维相关处理过程，通常可以分成距离向处理和方位向处理两个部分。在处理过程中，各算法的区别在于如何定义雷达与目标的距离模型以及如何解决距离－方位耦合问题，这些问题直接导致了各种算法在成像质量和运算量方面的差异。

该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料

《常用数据挖掘算法总结及Python实现》

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极化SAR精致Lee滤波；基于散射特性的滤波算法；Lee滤波算法代码；

本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA） .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析 .50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理 .57 第十五章 Python 数据分析基础 .57 第十六章 Python 进行数据清洗 .77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 数据挖掘案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis for airplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107

常用挖掘算法、Python实现

机器学习的9个基础概念和10种基本算法总结.

个人工作中的一些总结，关于谐波和FFT的。