Python数据挖掘与机器学习实战

Python机器学习_预测分析核心算法,python数据预测算法,Python源码.zip.zip

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Python机器学习_预测分析核心算法源码.zip

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《Python 机器学习——预测分析核心算法》中一些相关代码（并没有完全一样，稍微有改动）.zip

python预测相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 python预测相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 python预测相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 python预测相关算法、系统代码...

基于机器学习的贷中风险预测模型python源码+项目说明+答辩PPT.zip

基于机器学习的贷中风险预测模型python源码+项目说明+答辩PPT.zip 【项目介绍】 题目中的贷中客户分为三种情况：普通贷款，授信，贷中再申请贷款。这是一个贷中风险控制的评分卡建模过程（二分类问题）,数据分为五...

Python机器学习项目开发实战_可视化数据_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

数据可视化是机器学习的核心，利用它有助于制定正确的策略来理解数据。数据的视觉表示帮助我们选择正确的算法。数据可视化的主要目标之一就是用图和表清晰地表达出数据，以便我们更准确、更有效地交流信息。在现实...

基于机器学习的贷中风险预测模型python源码+项目说明+答辩PPT（高分项目）.zip

基于机器学习的贷中风险预测模型python源码+项目说明+答辩PPT（高分项目）.zip 【项目介绍】题目中的贷中客户分为三种情况：普通贷款，授信，贷中再申请贷款。这是一个贷中风险控制的评分卡建模过程（二分类问题）,...

基于Python的数据结构大作业+实验报告

学习阶段：通过逐步挑战，你将掌握Python数据结构的核心概念，为日后的编程项目打下坚实基础。 实践应用：通过实验报告，你将学会将所学数据结构应用于真实世界问题，培养解决实际挑战的能力。 其他说明： 无需事先...

《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...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。

基于SVM+webdriver的智能NBA常规赛季后赛结果预测系统-机器学习算法应用(含python+ipynb源码)+数据集

其中季后赛预测需要提取的特征有常规赛球队得分、核心球员数量、核心球员得分、教练常规赛执教总场数、常规赛执教总胜率、季后赛执教总场数和季后赛执教总胜率，共7个特征，同时引入相关系数法、随机森林分类法和...

机器学习概率统计教程（附源码）

分享视频教程——机器学习概率统计教程（附...本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题，从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战，带你快速打造算法领域的基础核心能力，打开更广阔的进阶空间。

Python基于深度学习的区域人员计数系统（源码+项目说明）.zip

深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，可以从大量的数据中学习和提取特征，从而实现更准确和智能的计数。 本研究的主要目标是开发一个简单易用、高效准确的人员计数系统，可以在各种...

python 实现艺术签名生成器源码

Python艺术签名生成器的主要原理是通过机器学习算法将文本信息转化为艺术签名的图片。算法的核心是使用一个神经网络模型，该模型学习从文本信息到艺术签名图片的映射关系。此外，还使用深度学习算法来自动生成艺术...

基于python实现DBSCAN聚类算法详细代码

DBSCAN 聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，...作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。

python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架

将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测...

matlab图像融合源码-Machine-Learning-Navigation::game_die:OmegaXYZ.com机器学习的文章目录

python机器学习只适合做小规模的算法和简单神经网络，适合入门新手学习，由于Python的效率极低，一般前沿研究中不使用Python进行大数据学习。因此下面很多算法是基于Python模块编写的机器学习代码。 深度学习与神经...

学习C & C++ python&汇编语言 LLVM编译器 数据结构 算法 操作系统 单片机 linux

Linux系统在科学计算、数据分析和机器学习等领域也有广泛应用。许多知名的科学计算软件都在Linux上开发和运行，Linux系统在各个领域都有广泛的应用，其强大的功能和灵活性使得它成为许多产品和服务的基础架构。

模式识别与智能计算的matlab实现源码-easy-machine-learning:这是Easy机器学习框架，库和软件的精选列表（按语言分类

模式识别与智能计算的matlab实现源码Easy机器学习框架，库和软件（按语言）的精选列表。 如果您想为该列表做出贡献（请这样做），请向我发送拉取请求或与我联系。 另外，在以下情况下，不建议使用列出的存储库： ...

用于流异常检测 的鲁棒随机森林算法的实现_python_代码_下载

Robust Random Cut Forest (RRCF) 算法是一种用于检测流数据中异常值的集成方法。RRCF 提供了许多竞争异常检测...该存储库提供了 RRCF 算法及其核心数据结构的开源实现，目的是促进实验并支持 RRCF 算法的未来扩展。

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

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。

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

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

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

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

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。

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。

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

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。