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课程作业

kaggle信用数据科学竞赛 2018年Kaggle家庭信用违约风险机器学习竞赛完成的作品集 比赛可以在。 所有内核都可以在Kaggle上免费运行，可以在

3D心理旋转实验脚本 演示使用Psychopy和ratCAVE进行3D心理旋转认知心理学实验。 指示 要运行实验，只需克隆此存储库，安装“ requirements.txt”中列出的必需python软件包，然后使用Python 2运行run.py文件（因为Psychopy仅适用于Python2）： git clone https://github.com/nickdelgrosso/mental_rotation_exp cd mental_rotation_exp pip install -r requirements.txt python run.py 可以通过修改“ config.py”文件中的值来更改实验选项。 实验得出的示例数据可以在“数据”中找到，数据的某些示例分析可以在“ jupyter_notebooks”中找到。 “视频”中提供了一个视频，该视频展示了实验的实际效果

适用人群： 1、参加数学建模竞赛的大学生，希望能在竞赛中获奖； 2、需要保研加分、丰富简历的本科生； 3、指导数学建模竞赛的老师。

超松弛再生matlab代码矩阵IRLS 矩阵迭代加权最小二乘（ MatrixIRLS ），用于低秩矩阵完成。 该资料库包含MATLAB的MatrixIRLS算法实现，该算法在MatrixIRLS上发表的论文中进行了描述。 MatrixIRLS论文所述，MatrixIRLS通过基于最佳权重算子并结合适当的平滑处理的迭代加权最小二乘（IRLS）步骤，使受输入数据约束的矩阵的奇异值的对数总和最小化目标的策略。 该实现使用bksvd的改编或Cameron Musco和Christopher Musco的改编以“低秩+稀疏”格式计算矩阵的奇异值和向量。 该存储库还包含用于低秩矩阵完成的参考算法的集合，请参见下面的列表。 在本文的实验部分中，将MatrixIRLS与这些算法的数据效率（提供的条目很少的性能）和可伸缩性进行了比较。 为了方便用户在文件夹中提供参考算法的实现。 这些实现都只包含作者原始代码的微小修改（以便进行时序实验）。 请参考相应的研究论文和原始实现，以获取标准参数选择的说明。 引文 如果您引用本文或代码，请引用为： @inproceedings{kuemmerleverdun202

问题描述 通过模拟一个简单的计算器来进行+、-、*、/、%、^（乘方）等运算，从键盘上输入一个算术表达式（一般为中缀表达式），计算出表达式的值。 设计要求 编写程序，要求可对一实数算术表达式进行简单的数学运算。 可以识别带加减乘除等运算符及括号的中缀表达式。 a. 按照四则运算规则，求表达式的值。一般规则如下： 1）先括号内，再括号外。 2）先乘方，再乘除，后加减。 b. 同级运算从左到右顺序执行。 c．如表达式有误，应给出相应的提示信息

PCP套件 用于主成分追踪和矩阵完成的MATLAB库。 PCP功能： pcp_fro（高斯噪声） pcp_l1（稀疏噪声） pcp_l1l2（列高斯噪声） 矩阵完成函数： mc_svt（奇异值阈值） mc_lin（线性化ADM） mc_ialm（不精确的ALM） mc_relax_lin（宽松的线性化梯度下降） mc_relax_lin_ext（宽松的线性化扩展GD） mc_relax_lin_acc（宽松的线性化加速GD） 选择性PCP： sel_pcp（线性化ADM） 有关更多详细信息，请参见文档，演示和功能本身。 由斯蒂芬·蒂尔尼（ ）创建

VS2017、WPF使用报表工具RDLC完成报表,打印预览和直接打印-附件资源