Rough集模型

基于数据库系统的 Rough 集模型的扩展挺有意思的，是它了一个实际问题：如何不一致的决策表。以前，Rough 集模型的知识约简算法只能一致的决策表，但这篇文章给出了一个方法，将不一致的决策表转化为一致的决策表。重点在于它不仅能保持核心和约简集合不变，而且算法的时间复杂度也比较理想。通过结合数据库系统的集合操作和 SQL，扩展后的算法仍然高效，适合大规模数据。你在类似问题时，可以参考一下这个方法，挺适用的。，如果你在做决策表相关的工作，扩展后的算法给你的项目带来不少好处。

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法。它模拟人类思考模式，以粒为基本计算单位，以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标。针对具有多粒度标记的不完备序信息系统的知识获取问题，首先介绍了不完备多粒度序信息系统的概念，并在不完备多粒度序信息系统中定义了优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势类。进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似的概念，并讨论了它们性质。

分享一个用于ARIMA模型学习的实践数据集，该数据集关联一篇博客中的代码案例，可用于模型学习和测试。

YOLO 的项目资源总是零散？这个projects.zip压缩包整合得还挺到位，适合想动手跑模型或者折腾改进方案的你。包含了YOLOv3核心文件，比如模型结构配置（yolov3.cfg）、预训练权重（yolov3.weights）还有关键的 Python 实现代码。想快速上手目标检测的，可以直接用这些代码跑通流程，效果还不错。

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论，邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型。为了提高对混合型数据的抗噪能力，提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型；由于现实环境下信息系统的动态性，进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型。首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系，然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制，最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法。实验结果表明，所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率，从而验证了所提出模型的有效性，同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境。

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

信用卡评分模型源数据对金融行业有用，能建立预测客户信用风险的模型。数据集包括训练集和测试集文件，能让你用来建立和验证模型。cs-training.csv和cs-test.csv文件分别用于训练和测试，包含客户的年龄、收入等信息，以及是否违约的目标变量。Data Dictionary.xls了数据中每个字段的详细解释，你更好地理解和数据。如果你在进行信用卡评分模型的开发，数据预、特征选择、模型训练与评估的流程都重要。模型训练过程中，可以尝试使用逻辑回归、决策树等算法，最终在测试集上评估模型的准确性。需要注意的是，在应用这些数据时，数据的清洗和是关键，多时候需要缺失值和转换非数值特征。此外，模型的

Matlab开发：基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集，创建一种无需转换输入变量的易解释模型。

随着技术进步，我们利用数据挖掘算法基于以上训练集开发了详尽的模型。

MSCKF 的 VIO 融合模型源码，运行环境是 MATLAB，配套还带了完整测试集，适合做研究或学习 SLAM 方向的你。算法原理比较清晰，代码结构也不复杂。对着数据跑一跑，思路就顺了。