论文复现

成功在本地复现了 Kaggle 上的 TED 演讲项目！ 目前已完成数据描述、相关性分析以及简单的可视化部分。由于网络连接和机器配置的限制，最后几部分内容未能成功运行。

此代码库提供文献《基于NOMA的高阶调制VLC系统的误差分析》中提出的算法的Python实现。用户可通过该代码复现文中提出的误差分析。

Matlab 的图形生成代码挺实用，尤其是用在 Alisdair McKay 和 Ricardo Reis 那篇《最佳自动稳定器》里复制实验结果的时候。你要是平时做政策模拟、宏观经济建模这些，直接拿来用就省事了。 代码里主要是 Python 2.7 配合 Matlab 做的，图都是在JupyterLab里画的，看着清爽，改动也方便。如果你喜欢用Anaconda管理环境，文档里连conda的安装命令都贴好了，一条条照着敲就能搭好。 比如这句： conda create -n py27 python=2.7 numpy=1.15.4 matplotlib ipykernel jinja2 pand

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

使用数据挖掘技术，可高效获取论文资料相关数据。

《西瓜书》第七章介绍的贝叶斯算法实现方法。

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

两阶段鲁棒优化的综合能源系统调度方案，配上比较全的 MATLAB 复现代码，真的蛮香的。像那种风光储协同、电动汽车充放电、碳交易机制啥的，全都带上了。还用到了Yalmip，对新手也挺友好，思路清晰，代码也规整，运行效率也还不错。 微电网的经济调度代码，基本就是一步到位。你要优化光储？要低碳？要考虑用户响应？甚至电制氢？都有现成案例。比如用多目标灰狼算法搞冷热电联供型调度，模型清晰，参数好调，跑起来响应也快，挺适合拿来试手。 说到两阶段鲁棒优化，它那种“先保守再调整”的思路，其实挺适合有风光不确定的场景。尤其你做电网调度，时变性太强，有这类方法兜底，比传统优化强不少。更棒的是这些案例基本都做到了

综合分析了ICA方法的原理和应用。首先，探讨了ICA的起源和未来发展，概述了ICA的定义、分类及其算法。其次，深入讨论了ICA在语音信号分离、生物医学信号处理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等领域的具体应用。