曼德博集

Matlab开发-Agpumandelbrotset。利用Matlab和GPU探索曼德博集。

MATLAB绘制曼德博集代码：程序员指南之星系包资源与实例。以下内容出自：机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料(第1章)。注：机器学习资料共500条，开始更新。希望转载的朋友，请保留原文链接。此外，某些资料在中国访问需要使用梯子。介绍：这篇文章全面介绍了机器学习的历史，包括感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost、随机森林以及深度学习。瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber最新撰写的《神经网络与深度学习综述》，从1940年至今详细讲述了各种技巧与进展。

这份指南展示了如何利用GUI绘制曼德勃罗图。默认情况下，它通过执行20次迭代计算Z=Z^2+C，其中Z初始为0，C由meshgrid函数生成的每个像素值确定。尽管基本方程为Z=Z^2+C，您可以在1至50之间调整迭代次数。更多的迭代次数不仅增加计算时间，还能提供更精确的图像结果。要调整图形区域的缩放，选择一个感兴趣的点，并更新中心值，然后点击“显示图形”按钮。这是初版，可能存在一些使用上的不足。

Matlab开发：实现博德洛特图时去除渐近线的方法。

包含田纳西-伊斯曼化工过程的数据集。

数学建模数据集 8 万多条微博数据集，这个数据集听起来是不是有点意思？它包含了超多来自微博的文本数据，适合用来做文本、情感、舆情监控等工作。对于做数据挖掘、机器学习的同学来说，简直是个宝藏！数据量够大，8 万条数据，足够让你在训练模型时感受到真实的“大数据”威力了。而且，数据的质量也不错，你可以直接用来做各种实验，不用再为获取数据头疼。如果你正打算做类似的项目，这个数据集可以你节省多时间哦！ ，除了微博数据，还有一堆其他数据集也挺不错的，比如 15 万条二手车销售数据集，适合做推荐系统，或者 100 万条员工信息数据集，专门用来测试前端性能也不错。，这些数据集可以为你的项目大的。赶紧试试吧，数

微博热门话题数据集挺适合做一些舆情或者大数据的。你可以直接用这个数据集做一些数据存储，微博上的热门话题趋势，看看社交媒体在大规模数据中的表现。你需要注意的是，这个数据集包含了大量的信息，需要一些工具来进行有效的。比方说，用MRForWeibo来微博数据就蛮有的。数据集的来源挺广泛，从信息技术到网络舆情都有，实用性相当高。如果你打算深入做数据挖掘，使用这些数据集来构建模型会是个不错的选择。

社交网络环境的大数据化趋势，使微博博主的信息被收集整合，为其特征与行为分析提供了基础。

奔驰、宝马和奥迪是德国乃至全球三大豪华车品牌，它们合计占据中国高档车市场八成以上份额。S600、7系和A8是它们各自最高端的车系，每款车设计风格独特，难以简单比较优劣。然而，从多个角度来体验它们的魅力仍然是值得的。

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。