Python数据挖掘与机器学习实战

Introduction to Machine Learning, third edition

Introduction to Machine Learning, third edition Ethem ALPAYDIN The MIT Press September 2014: ISBN: 978-0-262-028189 pdf

Introduction to Machine Learning

The book consists of 14 chapters, each covering one major topic. The chapters are divided into sections, each devoted to one critical problem. The student is advised to proceed to the next section only after having answered the set of 2–4 “control questions” at the end of the previous section. These questions are here to help the student decide whether he or she has mastered the given material. If not, it is necessary to return to the previous text.

Introduction to machine learning

Ethem Alpaydin的 Introduction to machine learning， 对比好几个版本，很多都缺页，或者顺序不对（主要是目录部分），重新做了一版比较满意的（第9页为扫描）

machine learning introduction

介绍matlab machine learning，slides 方式，包含例子

Introduction to Machine Learning with Python

Introduction to Machine Learning with Python Introduction to Machine Learning with Python Introduction to Machine Learning with Python

Introduction To Machine Learning

It will also be of interest to engineers in the field who are concerned with the application of machine learning methods. After an introduction that defines machine learning and gives ...

Introduction to Statistical Machine Learning

Introduction to Statistical Machine Learning 英文版

A Practical Introduction to Machine Learning Concepts for Actuaries

A Practical Introduction to Machine Learning Concepts for Actuaries Alan Chalk, FIA, MSc, and Conan McMurtrie MSc Abstract Motivation. Supervised Learning - building predictive models based on past ...

Introduction to machine learning 3rd

Ethem Alpaydin的 Introduction to machine learning， 对比好几个版本，很多都缺页，或者顺序不对（主要是目录部分），重新做了一版比较满意的（第9页为扫描），添加目录。

Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf

Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf Introduction to Machine Learning - Nils J Nilsson.pdf

An Introduction to Machine Learning

英文文档.This book presents basic ideas of machine learning in a way that is easy to understand, by providing hands-on practical advice, using simple examples, and motivating students with discussions...

Introduction to Machine Learning for the Science.pdf

机器学习简介

模式识别与机器学习：Machine Learning-Introduction.pptx

模式识别与机器学习：Machine Learning-Introduction.pptx

An Introduction to Statistical Learning （英文版和中文版）

An Introduction to Statistical Learning （英文版和中文版），统计学习导论 基于R应用，学习机器学习入门的经典书籍，包括中文版和英文版

Introduction to Machine Learning with Python.rar_Python 深度学习_mac

利用python进行机器学习、深度学习，你值得拥有

Introduction to Machine Learning （Second Edition）

关于机器学习的英文资料 作者 Ethem Alpaydın

Introduction to Machine Learning, S V N Vishwanathan

普渡大学S V N Vishwanathan教授的机器学习基础，有讲义，也有课本

CSE176 Introduction to Machine Learning — Lecture notes.pdf

UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning 从经验中学习的软件开发和分析技术综述。具体主题包括:监督学习(分类、回归);无监督学习(聚类、降维);强化学习;计算学习理论。具体的...

A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers.pdf

A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers

第一讲：python网络爬虫基础知识

本讲主要内容包括Python常见数据类型、循环与控制流以及常见的错误处理方法。这些Python基础知识非常重要，是后面进行爬虫练习必备也是最少基础内容。

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

抖音用户浏览行为数据集

抖音用户浏览行为数据集 文章： [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)

【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别（源码+数据+字符匹配模板）

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

两阶段鲁棒优化/综合能源系统/需求响应/微电网/多目标优化/优化调度matlab-yalmip-cplex/gurobi文章复现

基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网允许优化/ 考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于场景的多区域综合能源优化调度（随机优化）（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法/ 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi非答疑版本/ 两阶段鲁棒优化入门到编程/ 并网型微电网光储协同优化调度/matlab-yalmip-cplex/ 含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度/

SPSS中介效应分析插件（Process和mediate插件）

包含Process和mediate插件

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例。

regress函数实例代码

 regress函数功能十分强大，它可以用来做多元线性回归分析，它不仅能得出线性回归函数中各个系数，还会返回一系列有意义的统计参数，有助于我们对回归函数的分析。本文件包含regress函数实例代码一份。