这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：作者 Sanjiv Ranjan Das 是 Santa Clara 大学商学院金融与数据科学教授。这本书是作者为其课程《Machine Learning with R》开发整理的课堂笔记。 ◉ 目录： 数据科学的艺术 起步：数学基础 开源：R语言建模 更多：数据处理与其他 方差均值：马科维茨优化 从经验中学习：贝叶斯定理 自然语言：从新闻中提取信息 巴斯模型 提取维度：判别和因子分析 竞标：拍卖 截断和估计：有限的因变量 乘风破浪：傅里叶分析 建立联系：网络理论 统计大脑：神经网络 聚类分析和预测树

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试完成求有向图的强连同分量的算法，并分析算法的时间复杂度

算法设计与分析，里面有比较的试题，具体的是哪本书，我忘记了，但是这本书确实讲的很好，黄色书皮的书。

武汉科技大学算法设计与分析实验和作业，包含汉诺塔（递归+非递归），（n，r）组合问题，猜数游戏，趣味方阵，狼找兔子，顺序逆序输出，百马百担，分治法求和，猴子吃桃，四位整数等问题

iris：虹膜数据集上不同机器学习算法的分析和比较

利用Python来对客户信息进行分析，对客户群体进行分类，分析预测客户的潜在消费行为，对客户进行价值评估，在自己的客户群体中挖掘出特有的潜在客户。 在分析的过程中，会使用到的技术有Numpy和Pandas，对数据进行清洗和预处理，以及存储数据；机器学习库Scikit-learn，对客户价值进行K-Means聚类算法分析，将客户群体进行划分；绘图库Matplotlib，将聚类结果可视化，直观地展现结果。

kmeans和dbscan的聚类算法的matlab实现

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