股市预测算法比较及其应用探索

介绍了初探数据处理中的预测算法——支持向量机（SVM），并提供了相应的Matlab源码。支持向量机作为一种强大的预测工具，在数据分析中展现出了其独特的应用价值。

这个Matlab程序能有效消除光纤陀螺仪中的角振动噪声。

链接预测算法用于预测图中不存在的或可能存在的边。 Adamic-Adar算法：基于节点的共同邻居，亲密度公式为 N(u)是与节点u相邻的节点集 CommonNeighbors：基于共同邻居的个数 PreferentialAttachment：基于节点的度

MATLAB熵编码社区检测代码的介绍，这个存储库收集并重新构建了多个重叠的社区检测算法。主要包括算法的调查、实现、图形输入基准、子模块和脚本。灵感来自于JetBrains的建议，该项目专注于C++、Python和Java的CLion、PyCharm和IntelliJ。该存储库包含了一些独特的社区检测算法，供感兴趣的人进行探索和调查。生成了LFR基准的五种图形，详细说明了图的构建和成功的过程，虽然未使用真实数据集的某些文件。新的可下载链接提供了有用的资源。算法都有各自的ReadMe.md文件，简要介绍了算法的信息和当前的重构状态。根据Che等人2013年的调查论文提取了类别信息。所有的C++项目

这是一份关于预测控制算法的Matlab程序，帮助对Matlab熟悉的人士学习仿真技术。

随着技术的不断进步，基于Matlab的小波分析在预测股市趋势方面展现出了其独特的应用价值。

介绍了一种新型股市预测模型，该模型综合了隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）。文章详细阐述了这些算法在股市预测中的应用背景、原理及其组合优势。隐马尔可夫模型通过模拟市场状态的隐含变化来预测市场走势；人工神经网络则利用其非线性映射和自适应学习能力分析复杂的经济指标和金融数据；而遗传算法通过全局搜索优化模型参数，提升预测准确性。该混合模型结合了三者的优势，是当前股市预测领域的一大创新。

档为技术公开课《以性别预测为例，探讨数据挖掘中常见的分类算法》的讲演PPT。通过实例，以通俗易懂的方式解释性别预测这一分类问题在数据挖掘中的基本处理流程，介绍常见的算法及其选择原则。

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。