机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

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Scikit-Learn与Tensorflow机器学习实用指南的英文影印版，高清可搜索，有书签。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow高清书籍+代码.zip

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 美亚评价机器学习类排名第一

深度学习四大名著：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow代码

深度学习四大名著：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》）的代码

HandsOnML-Notes：使用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习的笔记

使用Scikit-Learn和TensorFlow 回到基础知识并重新审视旧概念以纠正我们记忆中逐渐消失的概念总是好的。 在类似的尝试中，我将做一些笔记以供我重新审视旧概念。 这些笔记是制作的。 这些笔记绝不能替代这本很棒的...

matlab说话代码-Scikit-Learn-Tensorflow-example-for-beginners:这是有关实现Scikit-L

Learn＆Tensorflow-keras模型的分步指南。 这是为那些对Python经验最少，对机器学习理论有一定了解并且对用Python编写机器学习算法的经验很少的人而设计的。 我正在制作本教程，以帮助我的实验组中来自不同背景...

Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_&_TensorFlow

Hands On Machine Learning with Scikit Learn & TensorFlow 。TensorFlow 机器学习实用指南（英文原版 ）。

我的汉森-ml2

我的汉森-ml2 学习《 Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 代码是在学习整个书本的时候自己敲得，基本流程按照书上来做的，有一些老旧的包引用已经修改了，添加了一些标题和注释

ml-on-gcp:Google Cloud Platform上的机器学习

将各种机器学习框架中的代码引入Google Cloud Platform的指南。 目的是提出一些食谱和实践，以帮助您减少花费在与各种界面打交道上的时间，而将更多的时间用于探索数据集，构建模型以及总体上解决您真正关心的问题...

Fast-Track-to-Data-Science-30-Days

图书 1：100页由安德里·伯科夫（Andriy Burkov）撰写的书籍2：AurélienGéron-使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习_构建智能系统的概念，工具和技术-O'Reilly媒体（2019） 3：AndreasC.Müller，...

DLpipeline:实用的深度学习用于基因组预测

另外，机器学习python库scikit-learn（ ）非常有用。 在TensorFlow中直接实现DL需要一些DL算法知识，并且需要理解张量（即n维对象）操作背后的原理。 幸运的是，可以使用Keras（TensorFlow和其他DL库的高级python...

300Days__MachineLearningDeepLearning:我正在分享我的300DaysOfData机器学习和深度学习之旅

3.使用Scikit Learn，Keras和TensorFlow进行机器学习 4. 5. 6. 7. 调查报告 1. 项目和笔记本 1. 第1天的300DaysOfData！ 梯度下降和交叉验证：梯度下降是一种迭代方法，用于逼近最小化可微损失函数的参数。 交叉...

mlbd:EPFL行为数据机器学习课程的EPFL实验材料CS-421，Spring

对于教程和家庭作业，您将依赖于提供的用于使用Python进行数据分析和机器学习的软件包（例如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ScikitLearn，TensorFlow，PyTorch等）。 目标 实验室课程的目的是...

Python实用机器学习：利用广受欢迎的Python机器学习生态系统，掌握识别和解决机器学习和深度学习中的复杂现实问题所需的基本技能

使用Python进行实用机器学习 构建现实世界智能系统的问题解决者指南 如今，随着人们对大数据和机器学习以及人工智能和深度学习的浓厚兴趣， “数据是新的石油”是您必须已经听到的一句话。 除此之外，数据科学家被...

Windows机器学习：Windows ML的示例和工具

在此存储库中，您将找到示例应用程序，这些示例应用程序演示了如何使用Windows ML来构建机器学习应用程序，以及有助于在Windows 10上进行开发期间验证模型并解决问题的工具。 有关Windows ML的其他信息，包括分步...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

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

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。数据集每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。