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Python数据分析与机器学习-Seaborn

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Python数据分析与机器学习-Matplotlib

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python机器学习代码实现

python机器学习代码实现，有详细源码介绍，可方便学习机器学习python代码。

《机器学习实战》决策树python实现

《机器学习实战》决策树python实现，《统计学习方法》第五章决策树，使用python实现决策树的一个例子，详细的注释，可读性更高。 参照我的博客链接https://blog.csdn.net/u012324136/article/details/80894993

机器学习-泰坦尼克号船员获救

机器学习实战篇：采用机器学习的方法对泰坦尼克号船员获救进行预测，数据包和代码齐全，代码有有注释便于理解，适合机器学习初学者，

Python数据分析与机器学习-Python时间序列分析 chapter29

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Python数据分析与机器学习-Python库分析科比生涯数据

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Python for Probability,Statistics,and Machine Learning概率、统计和机器学习的python(完整版)

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Python Python Python 人工神经网络与机器学习 第三版 课后答案 上课PPT 课后上机Python实验代码

与其他的不同 这次上机实验用了Python编程。人工神经网络与机器学习 第三版 课后答案 上课PPT 课后上机Python实验代码。还有一些自己的实验尝试。

决策树的Python代码实现

本代码为本人阅读《机器学习实战》后写的关于使用决策树进行分类的完整代码，包括详细的中文注释，编程环境为Python2.7，欢迎下载学习。

决策树ID3算法 python

机器学习算法 决策树 ID3算法 python3 带例子可直接运行

流畅的python（中文版）mobi

可用于kindle，流畅的python（中文版）mobi，本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。【技术大咖推荐】, “很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言，我也从中学到了相当多的知识！”——Alex Martelli，Python软件基金会成员, “对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django作者, 【本书特色】, 本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python

偏向python大数据处理和分析方向

主攻Python中数据挖掘和分析的可以参考一下 机器学习方向的也可以参考

基于Python的简单网络爬虫的实现

随着互联网技术的发展， 网络信息过载已经成为不争 的事实。 因此， 如何有效提取互联网信息， 并将这些信息 充分利用已经成为一个巨大的挑战。 搜索引擎成为用户检 索信息的工具。 而所谓搜索引擎的重要组成部分， 网络爬 虫是一种按照一定的规则， 自动地抓取万维网信息的程序 和脚本。 网络爬虫技术的应用范围较广。 例如， 可将爬虫获取 的有价值数据资源进行整合， 实现不同类型的垂直领域的 应用， 图书价格比对， 新闻主题聚合网等。 特别要提到的 是， 现今大数据时代， 机器学习算法需要大量的网络数 据作为训练数据， 一定程度上说， 训练数据的质量高低 决定了机器学习算法效果的差异。 而获取训练数据的方 法除了其他典型的统计数据外， 网络爬虫提取数据也是 其中主要的方法。 网络爬虫技术是目前大数据时代的重 要基础应用

Python数据挖掘入门与实战 pdf + code.7z

资源有 Learning Python 5th Edition 英文 非扫描版 A Byte of Python3(中文版) 非扫描版 Head_First_Python（中文版） 扫描版 Python 实战-从菜鸟到大牛的进阶之路 非扫描版 Python高手之路 扫描版 Python核心编程(第二版) 扫描版 Python机器学习 非扫描版 PYTHON自然语言处理中文版 非扫描版 TensorFlow技术解析与实战 非扫描版 TensorFlow实战 扫描版 流畅的python 非扫描版 面向机器智能的TensorFlow实践 非扫描版 易学python 扫描版 Python数据挖掘入门与实战 pdf+code 非扫描版

数据分析泰坦尼克数据集

Titanic数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集。 数据集为1912年泰坦尼克号沉船事件中一些船员的个人信息以及存活状况。这些历史数据已经非分为训练集和测试集，你可以根据训练集训练出合适的模型并预测测试集中的存活状况。

泰坦尼克号0.81准确率实验报告.docx

泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中与冰山相撞，2224名乘客和船员中有1502人丧生。这场轰动性的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全规则。 这次海难造成人员伤亡的原因之一是没有足够的救生艇供乘客和船员使用。尽管在沉船中幸存下来有一些运气因素，但有些人比其他人更可能存活下来，如妇女、儿童和上层阶级。 在这个挑战中，我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是，我们要求您应用机器学习工具来预测哪些乘客在悲剧中幸存下来。

泰坦尼克号数据集：准备的逻辑回归模型和完成的随机森林分析

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