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搜索资源列表

  1. MATLAB 7_0实用指南 （上册）

  2. 第1章MATLAB7.0简介1.1MATLAB的特点1.1.1MATLAB的基本特点1.1.2MATLAB7.0的新特点1.2MATLAB桌面简介1.2.1启动按钮1.2.2命令窗口1.2.3命令历史窗口1.2.4T作空间窗口1.2.5当前目录浏览器1.3MATLAB的帮助系统1.3.1帮助浏览器1.3.2help函数和doc函数第2章数组和矩阵2.1表达式2.1.1变量2.1.2数值表示2.1.3运算符2.1.4函数2.2构造数组2.2.1用增量法构造数组2.2.2用linspace函数构造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-02-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：boomzip

  1. Graham Jarvis两种算法求散点集凸包

  2. 本文参考自<>章节33.3 寻找凸包,用C++实现了,Grahan和Jarvis两种算法求平面散点集的凸包,注释详细,代码精简,并用OpenGL绘制出所求结果予以验证.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-01-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：tangxin19930330

  1. R Graphs Cookbook 代码合集

  2. 描述R语言中，怎么样画各种各样的图，包括散点图，饼图，柱形图等，是R Graphs Cookbook 书籍的配套代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：pilouduo1367

  1. 利用k-近邻算法实现手写体分类代码及数据集

  2. k-近邻算法实例及数据集，包含测试集和训练集，代码中knn.py为主体代码，test.py为画散点图详细代码，example_1为test.py生产的散点图

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：887808
    • 提供者：luoxueqian

  1. 模式识别的简单应用，包含盒图，散点图，直方图等绘制.doc

  2. 关于模式识别的一些作业，包含详细代码，通过从UCI数据集下载的人体皮肤颜色的数据，做出了盒图，直方图，散点图等。并介绍了模式识别课程。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：230400
    • 提供者：qq_40680151

  1. 感知器算法 求解分界面方程 绘制散点图

  2. 本科生 模式识别课程作业 对如下两类的二维模式样本集，编写MATLAB程序，用感知器算法求分界面方程，并作图显示。 分别改变初始权向量和样本集中样本顺序来获得不同的结果，并对结果进行分析比较。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_40669917

  1. Graham算法求平面散点集的凸包

  2. 本文参考自<>章节33.3,利用Graham算法寻找二位平面散点集的凸包,利用OpenGL将计算的结果绘制出来.算法主要利用向量的叉积判断点和线段的位置关系,详见 向量叉积,然后从左下角点按逆时针方向寻找最边缘的线段,利用的原理就是从凸包上任意一点逆时针出发,每到一个节点,一定会向左拐.资源包包含完整的代码实现,部分测试数据和测试结果.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-01-16
    • 文件大小：444416
    • 提供者：tangxin19930330

  1. 用于聚类算法测试的数据集.rar

  2. 两两条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法两条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2020-11-05
    • 文件大小：218112
    • 提供者：qq_41563601

  1. 算法应用，单变量线性回归&梯度下降：已知如下数据集，绘制出数据集的散点图并给出能够和所有散点拟合出最好的一条直线

  2. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 算法应用，单变量线性回归&梯度下降：已知如下数据集，绘制出数据集的散点图并给出能够和所有散点拟合出最好的一条直线 # 预测函数 def getHypo(X, theta): return np.dot(X, theta) # 代价函数 def getCost(h, y): m = len(h) return (1.0 / 2*m) * np.sum(np.square

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38645862

  1. Matplotlib——画图(散点图、柱状图、等高线图、3D图)

  2. 文章目录1.画散点图2.画柱状图3.等高线图4.image图5.画3D图 1.画散点图 首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成100个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.normal(0,1,100) #高斯分布（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：269312
    • 提供者：weixin_38742291

  1. Python-鸢尾花数据集Iris 数据可视化 ：读取数据、显示数据、描述性统计、散点图、直方图、KDE图、箱线图

  2. 本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。 读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。 数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。 目录读取数据显示数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38724370

  1. D3-challenge:使用D3技术，创建一个散点图，用圆元素表示每个状态。 将工具提示添加到圈子，并用鼠标悬停在数据上显示每个工具提示。 在散点图中放置其他标签（x和y），并为它们提供点击事件，以便您的用户可以确定要显示的数据-源码

  2. D3挑战 欢迎来到新闻编辑室！ 您刚刚接受了主要Metro纸的数据可视化职位。 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。 她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集是基于美国人口普查局2014 ACS 1年估算的，但是您可以自由研究其他数据集。 当前数据集包括按州划分的收入，肥胖，贫困等比率的数据。 教育部代表“误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42126865

  1. 零空间分集Fisher判别分析用于人脸识别

  2. 试图将原始数据投影到低维特征空间中的特征提取算法引起了很多关注。 本文基于增强型Fisher判别准则（EFDC），提出了一种新的特征提取方法，称为零空间多样性Fisher判别分析（NSDFDA），用于人脸识别。 提出了基于新优化准则的NSDFDA，这意味着可以在类内散点的零空间中计算所有判别向量。 此外，所提出的算法能够提取特征空间中的正交判别矢量，并且同时不存在样本量小的问题，这是许多模式分析应用所希望的。 在Yale数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：310272
    • 提供者：weixin_38609571

  1. 3D_ScatterplotViz：来自美国6个主要城市的AirBnB列表的3D散点图可视化-源码

  2. 3D_ScatterplotViz 散点图在3-D空间中可视化了美国主要城市的AirBnb列表，以探讨聚类和3个所选功能变量（即价格，最大入住率，评分）之间的关系。 该可视化是来自美国6个主要城市（洛杉矶，旧金山，纽约，哥伦比亚特区，CHI，BOS）的AirBnb列表的三维散点图。 想法是探索聚类和3个选定特征变量（即最大入住率，价格，评分）之间的关系。 在启动时，可视化将显示数据集中提供的49,738个列表中的1,000个随机样本。 这样做是为了防止出现内存问题，以使应用程序不会因该数量的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：721920
    • 提供者：weixin_42108948

  1. Iris-EDA：Iris EDA笔记本和数据集-源码

  2. 虹膜EDA 项目目标： Iris已成为非常流行的数据集，供初学者学习可视化和机器学习的基础知识，不幸的是，大多数情况下，人们最终还是使用它来重新发明轮子。 我对该项目的目标是展示一种全新的方法，您可以可视化呈现的数据，发现新的可能性和新方法，以研究数百万次之前完成的工作。 首先，我想探索Plotly库，看看是否可以通过正确地处理数据来创建独特的图表来讲述一个故事。 其次，开发分类算法及其决策边界的二维表示。 虹膜数据： 我已经从UCI Machine Learning提供的Kaggle下载了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42170790

  1. scatterD3：基于D3.js的R散点图htmlwidget-源码

  2. scatterD3是用于交互式散点图可视化HTML R小部件。 它基于 R包和 javascr ipt库。 产品特点 这是您将获得的简短预览： 列出了功能和示例。 该允许实时测试包装功能及其闪亮集成。 安装 从CRAN安装最新的稳定版本： install.packages("scatterD3") 或者从Github获取最新的，最新的，充满漏洞的版本： devtools::install_github("juba/scatterD3") 用法 基于mtcars数据集的scatterD3函

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：864256
    • 提供者：weixin_42135753

  1. 地震数据集：使用Plotly在世界地图上创建散点图-源码

  2. 使用在Python 3.5中映射地震 与地震数据集的争执。 这是我的输出：8小时的努力 下载USGS地震数据 USGS地震数据集，可从“下载： [直接下载链接]（ ） 在地图上设置数据 cases = [] for i in range(len(types)): lim = types[i] df_sub = df.loc[df.type==types[i],:] cases.append(go.Scattergeo( lon = df_sub['l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_42116585

  1. Matplotlib基础03：波士顿房价数据集可视化

  2. Matplotlib基础03：利用已学知识绘制boston房价的影响因素表 波士顿房价数据集介绍 散点图描绘这些因素对房价的影响 1.我们先下载数据集 boston = tf.keras.datasets.boston_housing #加载数据，分训练集与测试集 (train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston.load_data(test_split=0) #我们让测试数据为0，这里的test_split是划分数据集中测试集的比例的 print(le

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38690089

  1. Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

  2. Matplotlib简述： Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由JohnHunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合PythonIDE使用比如PyCharm，matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。此外，matp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38615591

  1. Iris数据集的 Fisher线性分类以及数据可视化

  2. 这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。里写目录标题用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率二、学习数据可视化1、数据概览1.1、读取文件1.2、前五行数据1.3、后五行数据1.4、查看数据整体信息1.5、描述性统计1.6、对每种特征计数2、特征工程2.1、引入可视化所需要的库2.2、去掉Species下的字符2.2、绘制花萼的长度与宽度的散点图2.3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：110592
    • 提供者：weixin_38591011
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