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Carl Edward Rasmussen Christopher K. I. Williams

关于OFDM系统中最大似然算法的改进实验仿真程序

K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结.

INSE6180 使用3个研究论文的数据挖掘算法实现。 该项目使用所有上述算法对从IMDb数据库获得的数据进行ML分析。 这些算法（朴素贝叶斯算法，决策树算法和支持向量机）在不同的数据集上效果最佳，但为了使它们更公平，已使用了新的IMDb数据库。 首先，对数据进行清洗，预处理，修剪然后整合，以便为分类器提供可能的最佳有意义数据。 考虑到要进行分析，分类器从头开始用Python语言编写了脚本。 最后，在已开发的分类器中进行分析，并进行比较研究。 队友：Gursimran Singh –40080981 Ufuoma Ubor-40072909 Darshan Dhananjay –40079241 Ashmeet Singh -40070369 V. Subramaniyaswamy，MV Vaibhav，RV Prasad和R. Logesh，“使用多元回归和SVM预测电影票房成功

随着大数据时代的到来，知识工程受到了广泛关注，如何从海量的数据中提取有用的知识，是 大数据分析的关键。知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段，从而具有 广阔的应用前景。本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图 谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后， 给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。

ML-From-Scratch 是一些基本的机器学习模型和算法的 Python 实现。 ML-From-Scratch 的目的不是产生尽可能优化和计算效率高的算法，而是以透明和可访问的方式展示它们的内部工作方式。

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，Github上可以直接下载，介于国内Github网速太慢，上传一个下载好的。

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