【群体智能优化算法】布谷鸟搜索算法matlab求解函数最小值代码，稍微简化了一点点，相关流程和介绍博客中有哦~未简化的代码我就先不上传了嘻嘻嘻

根据吴恩达机器学习公开课亲自整理的笔记，包括了pdf版本和goodnotes版本

由浅入深的深度学习教材，张志华翻译版

基于Web信息与机器学习对常见物联网设备进行标注，杨以琳，郭燕慧，近十年，越来越多的设备被连接到互联网上，物联网（IoT）的发展给人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多安全隐患。应对物联

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

简介希尔伯特空间

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导。因此有必要进行数据归一化处理。不然直接计算样本间的距离是有一定偏差的。 解决方案： 将所有的数据映

决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed e

为了理解ID3算法的实现流程，我以一个实例一步一步进行分析ID3算法的实现~ 并逐步计算每步信息增益、画出对应的树形图图帮助理解！