Python数据挖掘与机器学习实战

python机器学习理论与实战（六）支持向量机

主要介绍了python机器学习理论与实战第六篇，支持向量机的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Python机器学习实训营（2020版）

课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。

机器学习实验一

机器学习实验一，梯度下降法与线性回归 This first exercise will give you practice with linear regression. These exercises have been extensively tested with Matlab, but they should also work in Octave, which has been called a “free version of Matlab”. If you are using Octave, be sure to install the Image package as well (available for Windows as an option in the installer, and available for Linux from Octave-Forge ).

机器学习之推荐系统

白话文理解机器学习之推荐系统及协同过滤算法，通过给出两种方式实现机器学习之推荐系统

支持向量机算法实现（Java、python、matlab）

Java、python、matlab三种语言实现svm算法，可直接运行查看结果。

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Python机器学习_预测分析核心算法

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python机器学习预测分析核心算法的例程

手把手教你使用Python实现机器学习算法.pdf

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python核心预测算法 结合流行的算法及教材进行讲解

机器学习实战项目教你股价预测

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Python机器学习编程与实战教学教案08通信运营商客户流失分析与预测.pdf

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Python机器学习_预测分析核心算法源码.zip

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python机器学习教程_从零开始掌握Python机器学习：⼗四步 教程 Python 可以说是现在最流⾏的机器学习语⾔，⽽且你也能在⽹上找到⼤量的资源。你现在也在考虑从 Python ⼊门机器学习吗？本教程或 许能帮你成功上⼿，...

《Python 机器学习——预测分析核心算法》中一些相关代码（并没有完全一样，稍微有改动）.zip

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[源代码]Spark和Python机器学习实战_预测分析核心方法_第2版，介绍可以有效预测结果的两类核心算法，包括惩罚线性回归方法和集成方法，通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。结合Spark和...

【附代码数据】python机器学习回归实例代码.pdf

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Python机器学习实践指南.zip_python_python 教程_python 机器学习_python机器学习_机器学习

python编程资料，实用，可自行学习.除此之外还可学习机器学习算法。

Python机器学习代码

Python机器学习——预测分析核心算法里关于机器学习书里代码，欢迎一起讨论

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Python机器学习算法视频教程

视频频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。算法的示例和代码实现（Python）、算法的参数调试、机器学习算法的应用场景

机器学习分类算法分析及基于Python的实现

本人大四快毕业了，利用寒假的时间把毕业设计《机器学习分类算法分析及基于Python的实现》做了。该资源是用Python实现机器学习分类算法的代码和一些测试数据，如你觉得有需要的话，可自行下载参考。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力