Python数据挖掘与机器学习实战

张志华机器学习导论课件

张志华的机器学习导论的课件，和视频不对应。想要免费版本的请通过百度网盘链接下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1pkakm6Aif9V5Os1WHR8eRw 提取码：p0ku

机器学习导论资料

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《机器学习导论》干货笔记

这份笔记讲解了两方面的内容：（1）它处理了监督学习和非监督学习；（2）提出了一种算法的观点。解释了为什么一些主要的方法，如k近邻，决策树和随机森林等。

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）

【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

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)

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

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/

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。

SPSS中介效应分析插件（Process和mediate插件）

包含Process和mediate插件

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。

2001-2021中国城市统计年鉴数据（EXCEL数据面板）

县区+地级市 中国城市统计年鉴数据2001-2021（EXCEL数据面板）

新闻数据集（对应新闻文本分类案例）

该新闻数据集与 https://blog.csdn.net/weixin_47176703/article/details/124304692?spm=1001.2014.3001.5501此篇python项目-新闻文本分类详细对应，代码详尽，读者可自取实现。

时间序列数据集TSdatasets.rar

内含常用时间序列预测数据集如：ETT（电力变压器温度）、Traffic（交通数据集）、Electricity（电力消耗数据集）、Exchage_rate（汇率数据集）、Weather（天气数据集）、PEMS、Solar等数据集

2022年mathercup数学建模比赛d题题解

2022年mathercup数学建模比赛d题题解，其中包含思路和论文代码。

R语言期末大作业（全面带报告，带数据集）

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

5-8抖音数据分析数据集

这个数据集对应我写的一篇博客，下载此数据集即可运行我的代码。

开源代码分享(1)-考虑经济性的储能运行优化(matlab代码)

​参考文献： [1]Practical operation strategies for pumped hydroelectric energy storage (PHES) utilising electricity price arbitrage - ScienceDirect [2]Towards an objective method to compare energy storage technologies: development and validation of a model to determine the upper boundary of revenue available from electrical price arbitrage 这份代码做的是储能的运行优化，以经济效益最大为目标。使用了三种不同的方法求解储能最优运行策略。 1 运行策略搜索 2.蒙特卡洛模拟法 3.fmincon函数优化方法

小O地图EXE版0.9.4.0

小O地图是一款互联网地图数据挖掘、处理、分析及可视化图表的地图工具软件。具有易用、高效、稳定的特点，能够满足地图数据处理及应用需求，也可提供个性化定制开发服务。

python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息

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中国城市统计年鉴面板数据 来源：各城市面板数据

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分类分析数据集-bc-data.csv"

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组合预测模型给你了，核主成分分析+经验模态分解+LSTM（附matlab代码实现）.pdf

程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出 一种经验模态分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏 功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解， 得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳 性；其次利用KPCA提取特征 序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络 对 多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光 伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替 PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型， 如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU， BILSTM等。代

windows下python3.11的Ta-Lib库

windows下python3.11的Ta-Lib库。

基于Python大数据的民宿评论数据情感分析系统.rar

基于Python大数据的民宿评论数据情感分析系统，设计大数据、爬虫、前后端、Mysql数据库的知识，最后做出一个可视化大屏

携程旅游景区景点 信息 ，含全国各城市

全国 a-z 各城市景区景点 信息 ，包含字段 城市,景点名,地点,距离,坐标,评论数,评论分,热评分,封面,是否免费,价格,原价,类别信息,标签,是否5A 总数据量 17500

小软件POI数据下载神器

今天分享一个能够实现零代码获取高德地图POI数据的工具。 该工具当前版本号为v1.3，主要功能特点包括： 支持通过拉框多边形以及点选省或地级市的方式输入POI数据下载范围 支持多选输入POI数据类型，例如酒店住宿、旅游景点、商业购物等 （新增功能）支持输入POI数据关键词。例如添加“瑞幸”为关键词，则下载的POI均包含瑞幸，也就是说下载了瑞幸咖啡门店数据 该功能可实现全国POI数据下载，用户可通过点选的方式输入获取的省或市（必需），然后通过点选的方式输入想要下载的POI类型（必需），最后手动输入POI必须包含的关键词（可选）。