机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

机器学习实战源码.zip

机器学习实战源码 适合机器学习初学者加深形象的理解，而不是仅限于理论 内含4个实战项目，代码精到，注释准确详细

机器学习实战-参考代码_机器学习_

机器学习实战一书的配套代码，基于python3实现，基本调试无误。

《机器学习实战》源代码_机器学习实战源码_

利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

《机器学习实战》全书python代码——很全很完整

部分代码作者亲自调试可用

机器学习实战书+源代码_机器学习_python；_回归预测_分类_无监督学习_

机器学习横跨计算机科学、工程科学和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。在需要解释并操作数据的领域都或多或少可以运用到机器学习，通过这本书可以系统地学习基于python语言的机器学习的相关知识

机器学习入门到实践——MATLAB实践应用源码.zip

《机器学习入门——MATLAB实战与应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & Action in MATLAB")

深度学习matlab源代码案例实战前十五章.zip

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码前十五章实战整理集合 第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术 第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪 第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 第 04 章 基于Hough变化...

机器学习实现恶意URL检测实战（代码+数据集）

恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL...本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集

基于Matlab进行机器学习实战（源码+数据）.rar

1、资源内容：基于Matlab进行机器学习实战（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具...

MachineLearningTest:机器学习实战的练习代码，按照源代码重新手打了一遍并添加了自我的注释理解

机器学习测试 机器学习实战的练习代码，按照源代码重新手打一遍并添加了自我的注释理解。同时放了一些爬虫的代码，做测试用。

machine_learning:机器学习实战一书的代码实现，不是二进制替代自己实现的，并且加上了一些自己的注释，可运行

machine_learning 机器学习实战一书的代码实现，不是二进制替代自己实现的，并且加上了一些自己的注释，可运行。

Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习+源代码+文档说明

该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目...

机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集（客户价值数据表）

本资源适用于多元线性回归的Python代码实现，是小编的机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集

机器学习实战的所有源代码《KNN、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM、AdaBoost、回归、K-means》等

本资源为机器学习实战的所有源代码。包含的内容有使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果、使用k-近邻算法识别手写数字、使用决策树预测隐形眼镜类型、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件、从疝气病症预测病马的死亡率、SVM...

《机器学习实战》第四章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

本资源为《机器学习实战》第四章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯学习笔记，资源中总结和输入的所有例程代码，并给出注释。资源免费下载

基于LSTM预测沪深300指数的趋势算法源码+说明（深度学习处理普通机器学习项目实战）.zip

基于LSTM预测沪深300指数的趋势算法源码+说明（深度学习处理普通机器学习项目实战）.zip # Predicting-stock-trends-by-LSTM 基于LSTM预测沪深300指数的趋势，用深度学习来处理普通机器学习项目的预测

《机器学习实战》- 约会网站数据的KNN分析-手写数字KNN分析-PLA算法决策树 朴素-贝叶斯-逻辑回归+源代码+文档说明

1、资源内容：《机器学习实战》- 约会网站数据的KNN分析-手写数字KNN分析-PLA算法决策树 朴素-贝叶斯-逻辑回归+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程...

详细的机器学习笔记详细的机器学习笔记

机器学习笔记,后续整理一些Python 库使用方法与代码 学习资源 机器学习算法原理 机器学习实战原书内容与批注 机器学习的Python 实现 机器学习算法集锦 各种机器学习的应用场景分别是什么

基于机器学习的验证码识别实战源码（python+sklearn+svm）.zip

1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子信息等)正在做课程设计...基于机器学习的验证码识别实战源码（python+sklearn+svm）.zip

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；

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。

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

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。

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