CLOF：基于组合局部孤立点的噪声处理算法，任义丽，吴俊杰，现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�

第一节 开发迭代 在产品开发过程中，项目团队常会面对一系列问题。它们包括但不限于： 产品不能如期交付，开发成本过高；项目后期实现的东西远未达到设计预期的效果； 团队成员沟通不畅、无法很好地合作，团队信息不透明，人力与时间调配混乱，某些 成员忙的时候忙死，闲的时候闲死； 成员不知道自己的任务最终要实现什么功能、达到什么样的交付水平；策划、开发、 UI、运营等不同成员对产品的理解各不相同； 团队纠缠于低优先级的任务，导致最重要的事没做，用户流失严重； 产品需求频繁变更，导致项目发布时间严重滞后。 所有这些问题表面看各不相干，本质上都是由目标和风险管理不当所导致的。 在产品项目立项前，产品项目负责人应仔细思考的问题是：项目有多少资源？要达到 什么样的目标？人和物的资源成本投入和目标是否匹配？经过详细思考和评估后，一旦确 认资源并立项，最重要的任务就是统一团队目标。 更多精彩电子书，请访问免费PDF电子书下载的博客http://blog.sina.com.cn/u/1945284794

该书是英文版电子书，是机器学习的经典教材，内容清晰全面

Matlab环境下运行的模式识别工具箱，解压缩后目录下有英文说明文档和使用教程

Pattern Recognition and Machine Learning 中文版及python代码实现。python代码最好用 jupyter notebook 导入。

Pattern Recognition and Machine Learning 课后习题完整答案！ 与其他的不完全答案是有区别的哈！ 大家可以仔细的看下，这个是1.5M！ 0. + p(arp(r)+plabip(b)+plalgiplg 0.2+-×0.2+×0.6=0.34 p(glo lgpl) po 0)= polyp(r)+plolb)p(b)+p(olg)plg) 0.2+×0.2+×0.6=0.36 30.61 p(90)=10×0 f"(t)=0 y f(⑨)=f(9(0)g'(0)=0 g(y)≠0 f(g()=0 p2(x) x=9(y) P2(9 g(y)=89()8∈{-1,+1} P2/(y)=p2(9(y)9g(y) p()=8p(0(){9()}2+p(9(y)g() g(y P:r(a Py(y) 6 N=50.000 g(y)=ln(y)-1(1-y)+5 +exp(a+5 (y 1(x) par p2(9(y) 50,000 E(()-EIf()=Elf()-2f()Ef(+Elf(el Ef(a)-2EIf (E[f(c)+Elf(a) o{x,y-Exy-Ex」Elyl p(a,)=p(a)p(y y =∑∑m(,yzy ∑()∑0y ElEY cov, y=0 y rcos e y r sin 0:c0x os6-rsin e sing r cos e 2丌 Bo2 rdr de 0 l 0 丌exp 2 )(-2)1 0 w(alp y=/=(2 (2丌σ 2 =/(am) 1) d

( Pattern Recognition and Machine Learning(完整答案).pdf

matlab灰色关联度代码Matlab中模式识别的白内障分类器 利用Matlab中的模式识别神经网络将视网膜眼底彩色图像分类为各种类型的白内障。 对数据集图像进行预处理，以提取训练神经网络所需的特征。 首先将图像转换为绿色通道，以获得细节之间的最大对比度。 然后对这些图像进行上下帽子转换，然后进行对比度校正和滤波，以获得用于特征提取的最佳图像。 从每个图像的灰度共生矩阵中提取对比度，相关性，同质性和能量这四个特征。 总共处理了51张图像以进行特征提取和训练。 利用Matlab中的NPR工具箱将这些特征用于训练具有10个隐藏神经元的反向传播神经网络，并绘制混淆矩阵和ROC特性以分析训练后的神经网络的效率。 最终使用Matlab的GUIDE工具箱将该神经网络合并到图形用户界面中。 该应用程序能够将白内障的程度分为三类，即轻度，中度和严重。 PS：所有文件均为matlab代码文件说明：prefeat-用于图像预处理和特征提取的代码。 数据集-包含提取的特征矩阵和用于训练神经网络的目标矩阵。 Trainer-用于使用给定数据集训练神经网络的代码。 retinalCataractClassifi

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