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适用于python学习； 机器学习； 算法学习； 源代码；

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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器AutoEncoder

本项目主要是对一些常用的算法的实现，以及基于spark的机器学习算法实现。 目前以实现的功能有： * 数据预处理 * 基于spark的LR逻辑回归分类 * 基于spark的DT决策树分类

通过n后问题、电路板排列、符号三角形、旅行售货员问题、批处理作业调度、图的m着色、圆排列、最大团问题、装载问题和子集和等经典问题的学习掌握了回溯法的思想，学会了子集树和排列数组织并搜索解空间的方法，将学习源代码和心得与大家分享！

多元时间序列 (MTS) 数据集广泛存在于众多领域，包括医疗保健、多媒体、金融和生物识别。 由于MTS是许多计算机视觉和模式识别应用中的重要元素，因此如何准确地对MTS进行分类已成为研究的热点。 在代码中，我们为 MTS 分类提出了基于马氏距离的动态时间规整 (MDDTW) 度量。 Mahalanobis 距离在每个变量与其对应的类别之间建立了准确的关系。 它用于计算 MTS 中​​向量之间的局部距离。 然后我们使用动态时间扭曲 (DTW) 来对齐那些不同步或长度不同的 MTS。 同时，我们使用基于 LogDet 散度的三元组约束（LDMLT）模型来学习具有高精度和鲁棒性的 Mahalanobis 矩阵。 此外，我们还演示了代码在 MTS 数据“JapaneseVowels”上的性能。

主要用于大学生数学建模，包括机器学习的一些算法模型，通过实例能解决实际问题

2048 四联骨牌 滑行 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件