📂 分类
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评价与决策分析
预测与时间序列
数学统计与计量金融
机器学习（监督学习）
聚类与降维（无监督）
深度学习与时序网络
自然语言处理（NLP）
异常检测
优化与多目标（智能优化）
灰色系统与模糊理论
可解释性与 AutoML
工具类(可视化,公式识别)及工具箱
计算机CV类
具体的模型/算法可以归属于一类或多类别
No.127
MeanShift-MeanShift
用于无监督聚类与样本分组，采用MeanShift发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。
¥10.00
No.128
No.129
No.132
No.133
SpectralClustering-谱聚类
用于无监督聚类与样本分组，采用谱聚类发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。
¥10.00
No.135
No.136
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