CSE218

牛顿插值的 Matlab 代码，蛮适合刚接触数值方法的你玩一玩，尤其是课程 CSE218 里的内容。我当时用这个 Repo 做作业，挺省事的。虽然现在主推 Python，但回头看 Matlab 的实现也还不错，代码清晰、思路直接，适合练基础。数值方法里的经典算法，像二分法、高斯消元、牛顿插值、拉格朗日插值都在里面。不仅能看代码，还能结合 Python 版本对着练，有对比性。想转 Python？也行，用Numpy和Pandas照样搞定。哦对了，作者还在项目里自带了点趣味，什么“熊猫是一群尴尬”哈哈，写代码也能不那么枯燥。如果你刚好在学插值法，或者想找些比较好上手的代码参考，这个 Repo 真蛮合

CSE-327 项目挺有意思的，适合计算机科学与工程（CSE）专业的学生。项目主要用Java做前端开发，配合Firebase做后端，适合学习全栈开发。你在做 UI 时，可以使用 JavaFX 或 Swing，挺容易上手的，而且能做出蛮酷的界面。至于数据存储，这里用了NoSQL，比如MongoDB或者Firestore，适合大规模数据，响应也快，挺适合现代应用。Android Studio是主要的开发工具，能直接帮你搞定 Android 应用的开发，支持 Java 和 Kotlin。可以说这整个项目涵盖了从前端到后端的所有技术，做起来既有挑战性，又能收获满满的实践经验。如果你想提升全栈开发能力，

为了简化MATLAB访问多个和不同类型的SQL数据库的复杂性，开发了CSE SQL数据库库。该库包含多个函数，用于连接数据库、读取表和表定义，执行SQL命令以及创建临时查询表。它专为处理各种数据库而设计，支持用户定义的SQL命令执行，同时提供错误捕获和可移除的自定义警告。该库免费提供，适用于非商业用途。详细信息和下载请访问MakeInstall网站。

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，

在信息技术领域，特别是数据分析与挖掘方面，欺诈检测是一项至关重要的任务。密歇根州立大学的CSE881数据挖掘课程通过名为“FraudResumeDetection”的项目，深入探讨如何利用文本挖掘技术识别简历中的欺诈行为。这个项目主要使用C++编程语言，揭示了在大量简历数据中检测不诚实信息的策略和技术。项目的目标是提高企业招聘过程的效率和准确性。