使用matlab建立bp神经网络回归预测，带完整代码、数据、测试结果、详细说明，读者可自行修改，后续会进行多种回归预测对比以及建立复杂神经网络

基于stm32-f407芯片中DMA外设搬运数据，配合串口传输

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

#用户消费行为预测比赛代码 第二届中国大数据技术创新大赛 电商赛题-用户消费行为预测 包含比赛用到的所有代码。

小区数据，小区名、省份、城市、区域、地址、纬度、经度、纬度(GPS)、经度(GPS)、 物业类型、物业费、总建面积、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商、物业公司 等

基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。

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所谓查找(Search)又称检索，就是在一个数据元素集合中寻找满足某种条件的数据元素。关于有序表的查找，有折半查找、插值查找、斐波那契查找等，它们的原理和实现方法各有不同，对不同数据的处理也各有优劣。 查找在计算机数据处理中是经常使用的操作。查找算法的效率高低直接关系到应用系统的性能。本次实验是在折半查找的代码基础上，实现插值查找和斐波那契查找，并比较不同的数据这三种方法的查找效率，得出初步结论。

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