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MATLAB代码LASSO-数据挖掘：数据分析

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简介：
本项目运用MATLAB编写LASSO算法代码，旨在进行高效的数据分析与特征选择，适用于数据挖掘领域中复杂数据集的处理。 在MATLAB代码的lasso数据挖掘及数据分析部分包括了十六种回归算法： 1. LinearRegression 2. KNeighborsRegressor 3. SVR（支持向量回归） 4. Lasso 5. Ridge 6. MLPRegressor (多层感知器回归) 7. DecisionTreeRegressor (决策树回归) 8. ExtraTreeRegressor (极端随机森林回归) 9. AdaBoostRegressor (自适应增强回归) 10. GradientBoostingRegressor（梯度提升回归） 11. BaggingRegressor（装袋法回归） 12. XGBRegressor（XGBoost 回归器） 13. RandomForestRegressor（随机森林回归器） 14. Xgboost 15. LightGBM (轻量级梯度提升机) 16. Catboost 此外，还包括了以下分类算法： - GaussianNaiveBayes(GNB) - 高斯朴素贝叶斯 - BernoulliNaiveBayes(BNB) - 伯努利朴素贝叶斯 - MultinomialNaiveBayes(MNB)- 多项式朴素贝叶斯 - LogisticRegression(LR) - StochasticGradientDescent(SGD) (随机梯度下降法) - PassiveAggressive

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  • MATLAB代码LASSO-数据挖掘：数据分析
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    本项目运用MATLAB编写LASSO算法代码，旨在进行高效的数据分析与特征选择，适用于数据挖掘领域中复杂数据集的处理。 在MATLAB代码的lasso数据挖掘及数据分析部分包括了十六种回归算法： 1. LinearRegression 2. KNeighborsRegressor 3. SVR（支持向量回归） 4. Lasso 5. Ridge 6. MLPRegressor (多层感知器回归) 7. DecisionTreeRegressor (决策树回归) 8. ExtraTreeRegressor (极端随机森林回归) 9. AdaBoostRegressor (自适应增强回归) 10. GradientBoostingRegressor（梯度提升回归） 11. BaggingRegressor（装袋法回归） 12. XGBRegressor（XGBoost 回归器） 13. RandomForestRegressor（随机森林回归器） 14. Xgboost 15. LightGBM (轻量级梯度提升机) 16. Catboost 此外，还包括了以下分类算法： - GaussianNaiveBayes(GNB) - 高斯朴素贝叶斯 - BernoulliNaiveBayes(BNB) - 伯努利朴素贝叶斯 - MultinomialNaiveBayes(MNB)- 多项式朴素贝叶斯 - LogisticRegression(LR) - StochasticGradientDescent(SGD) (随机梯度下降法) - PassiveAggressive
     
  • 数据挖掘与分析的源代码
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    本书提供了关于数据挖掘和分析的实际指导和技术洞察，包含了大量实践性的源代码示例，帮助读者深入理解并运用相关技术。 数据挖掘源代码与数据案例。
     
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • GTD数据分析挖掘
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    GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。 对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。
     
  • 数据分析与挖掘
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    《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科，通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析，帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。
     
  • Python数据分析与挖掘的代码和源数据
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    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过，旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。
     
  • MATLAB数据分析与实战挖掘
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    该资源为《数据挖掘与分析》相关的大数据源代码集合，涵盖数据分析、机器学习及数据可视化等领域，适用于科研和项目实践。 此压缩包包含了一整套的代码程序，对于需要学习和了解大数据分析与挖掘的人来说是一份很好的资源。
     
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    《MATLAB数据挖掘与分析实战教程及代码》一书全面介绍了利用MATLAB进行数据处理、分析和可视化的技术，涵盖大量实用案例和源码解析。适合科研人员和技术爱好者深入学习。 MATLAB数据分析与挖掘实战课件及配套代码内容完整、清晰。
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
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