机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

Machine.Learning.in.Action(2012.3)].Peter.Harrington.文字版.pdf )

机器学习 实战宝典 完美目录 非常好的资料 ！

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机器学习实战 Peter Harrington 中英文-附件资源

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peter harrington 著 入门机器学习

《Machine Learning in Action》(Peter Harrington著)

第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树...

Python实现的knn算法示例

机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版[附源代码] 有兴趣你们可以去了解下 具体代码： # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 ''''' @author:zhoumeixu createdate:...

机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解

机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版 [附源代码] KNN算法介绍 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的...

机器学习-源代码

机器学习实战的配套源代码，按照图书的章节提供。 This is the source code to go with "Machine Learning in Action" by Peter Harrington published by Manning Inc. The official page for this book can be ...

『ML』利用K-Means聚类算法对未标注数据分组——《机器学习实战》学习笔记（Ch10）

主要参考《机器学习实战》—— Peter Harrington著。 导航K-Means简介代码实现（一）数据集读入（二）距离计算（三）构建随机质心（四）数据聚类（五）完整代码改进：采用二分法（一）简介（二）代码最后 K-Means...

Machine-Learning-In-Action:机器学习实战源代码

出版的Peter Harrington所著的“机器学习在行动”一起使用的源代码。该书的官方页面可以在这里找到： : 所有代码示例均在Python 2.6上运行，而2.7应该没有任何问题。 大多数示例都需要NumPy。 如果您无法运行我们...

Machine-Learning:机器学习相关资料（书籍、视频等）的代码记录

机器学习 机器学习相关资料（书籍、视频等）的代码记录 图书 机器学习实战（Peter Harrington）：07/02/2014 ~ 笔记 MLSS2014-CMU：07/07/2014-07/18/2014

MLiA SourceCode.rar

本资源是《机器学习实战》一书中的程序源代码，作者是Peter Harrington.

《Machine Learning in Action》+SourceCode

Peter Harrington,《Machine Learning in Action》,附加源码和数据集。

MachineLearninginAction

Machine Learning in Action based on PyCharm 介绍 Peter Harrington机器学习实战配套参考code 机器学习入门PyCharm 实现 目录 01 k近邻算法

决策树_Python3实现代码及注释

代码来自Peter Harrington《机器学习实战 · 第三章》一.决策树的构造及绘制整体代码二.构造及绘制的各部分函数1.计算给定数据集的香农熵2.按照给定特征划分数据集3.选择最好的数据集划分方式4.创建树的函数代码5....

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。

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+

基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795

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

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。其中：原始数据集data.txt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。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 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

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

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

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

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

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。

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。

海康视觉VM之IO通信DEMO

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行人跌倒检测 摔倒检测 跌倒目标检测数据集

数据集已经划分为训练集和验证集,其中训练集7630张图片,验证集152张图片。全部都是标标注好的！！！txt格式，包含类别标签yaml文件可直接用于模型训练。数据集亲测有效，yolo8n实测平均map50为82.3%，其中跌倒类别map50达到94.8%。分为两类：stand person；fall down 数据集为标准的yolo格式。

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。