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机器学习实战
- 为”机器学习实战“一书的pdf版本，内有实战python代码！(For "machine learning practice", a Book of PDF version, there are actual python code!)
ml-startup-1
- 线型模型的学习资料 python源码，依赖sk-lean库实现(Linear model of learning materials python source code, relying on sk-lean library implementation)
机器学习实战(Peter Harrington 著)
- K-近邻算法,机器学习第二章节部分第一个程序源码，python3.6可运行(K- nearest neighbor algorithm, machine learning section second chapter, the first program source code, python3.6 can run)
GA
- 使用python实现遗传算法的基本功能，包括变异，交叉，选择(Using python to achieve the basic functions of genetic algorithms, including mutation, crossover, selection)
python数据结构与算法笔记
- 机器学习笔记关于算法，认真手打的哦。谢谢，请允许通过(machine learning and ffff eeee eeeee eeeee)
机器学习实战.pdf
- 一本适合机器学习入门的书籍，包含大量流行的机器学习算法和python实现(A book suitable for machine learning, including a large number of popular machine learning algorithms and python implementation)
机器学习实战
- 机器学习的算法，主要使用python语言，Numpy库，进行算法分析。(Algorithm for machine learning)
K近邻算法
- 此处用python实现机器学习k近邻算法(Implementation of k nearest neighbor algorithm for machine learning)
机器学习决策树算法
- 此处python实现机器学习的决策树算法(A decision tree algorithm for realizing machine learning in python)
逻辑回归算法
- 此处python实现机器学习的逻辑回归算法(A logical regression algorithm for machine learning by python)
朴素贝叶斯算法
- 此处python实现机器学习朴素贝叶斯算法(Here python implements the naive Bayes algorithm for machine learning)
python机器学习预测分析核心算法
- python机器学习预测分析核心算法的例程(python machine learning prediction and analysis of core algorithm routines)
入门十大python机器学习算法（附代码）
- 介绍机器学术十大算法，并且附python实现代码(The ten major algorithms of machine learning are introduced, and the python implementation code is attached.)
机器学习python程序
- 覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality reduction algorithm; optimiza
Deep Learning with python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
A-机器学习
- 2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/python/面试笔记(Machine Learning // python / interview notes)
python-Machine-Learning-Algorithm-master
- 机器学习所有算法大全，python学习基础到高级，入门学习大全(Machine learning all algorithms daqo, python learning basics to advanced, introductory learning daqo)
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel
python机器学习基础教程(完整电子版)
- 本书是机器学习入门书，以python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in python langua
python机器学习_预测分析核心算法
- python机器学习_预测分析核心算法(python machine learning_ Prediction analysis core algorithm)