零起点Python机器学习快速入门

机器学习——从入门到精通.pdf

机器学习入门到精通/适合刚入门/适合开发/本科/研究生等

机器学习从入门到精通50天（python源码）网址.txt

机器学习入门到精通50天，python代码编写，1.数据预处理 2.简单线性回归 3.多元线性回归 4.逻辑回归 5.k近邻法(k-NN) 6.支持向量机(SVM) 7.决策树 8.随机森林 9.K-均值聚类 10.层次聚类

机器学习入门课件

机器学习简单易学的入门课件，很适合初学者的了解，也是进入深度学习的入门课程。

机器学习算法教程

机器学习算法入门经典视频教程，非常适合初学者学习。

matlab机器学习快速入门.pdf

matlab机器学习快速入门，适合初学者。

机器学习入门学习知识导图及基础知识

机器学习的入门指导，包括基础学习程序设计过程中的思维导图之类的内容，很适合初学者看，大神就不需要了，都是入门级的指导文档

监督学习基础教程

非常经典的机器学习入门教程，适合初学者补充机器学习的基础知识

SigAI机器学习教程.zip

本文为SigAI原创文章，很适合初学者学习，讲解清楚。 包含内容： 学好机器学习需要哪些数学知识 卷积神经网络为什么这么有效 用一张图理解SVM的脉络 理解神经网络的激活函数 卷积神经网络综述 理解梯度下降法...

机器学习初学者jupyter lab编程-菜鸟入门 梯度下降.pdf

机器学习入门

机器学习最佳入门学习资料汇总

给机器学习初学者的资料推荐，有课本也有教程，欢迎下载

小白入门机器学习资料.zip

主要是斯坦福大学的机器学习教程，包含了ppt讲义，源代码和个人笔记，适合初学者来进行学习。

机器学习基础.pptx

机器学习是学好人工智能的基础，基础知识的学习方便大家更好的去了解机器学习的内容和学习的方向，初学者了解机器学习最好的文件！

机器学习入门代码

该入门代码是Andrew ng（吴恩达）老师在coursera上开设的机器学习课程的编程习题的matlab代码，非常适合机器学习初学者作为参考来熟悉算法内涵、养成良好的编程习惯。

Tensorflow 1.5.0 的学习笔记（资料整理） 适合初学者入门（400多页的内容笔记），内容详细

面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程（包含MNIST 数据下载与说明），7.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程，8.TensorFlow 移植到 Android手机，参考资料说明等相关部分。包含了丰富的例子：MNIST手写识别Softmax，...

李弘毅机器学习材料

非常详尽的机器学习资料，适合初学者入门，强烈推荐。

机器学习的数学基础.pdf

我们专业在学机器学习这门课程，因为还没有学概率学机器学习爱论，老师给我们找的关于学机器学习的相关数学知识点的总结，适合初学者以及想学机器学习的小伙伴，放在cdsn里面以防以后找不到可以直接来平台看。

机器学习迁移学习简明手册

本手册编写的目的是帮助迁移学习领域的初学者快速入门并掌握基本方法，为自己的 研究和应用工作打下良好基础。 本手册的编写逻辑很简单：是什么——介绍迁移学习；为什么——为什么要用迁移学习、为什么能用；...

AI学习资源，非常适合初学者系统的学习。

如果是高手的话就不用下载了，适合初学者。 网盘也是我自己的，不用担心下载不了。 第00_安装包、开发工具、注册（赠品） 第01阶段-基础必备篇 第02阶段-高等数学篇 第03阶段-算法基础提高篇 第04阶段-机器...

机器学习个人学习笔记

斯坦福大学机器学习个人笔记完整版，非常适合初学者入门

收集关于嵌入式领域的机器学习算法实现的进展、相关论文和文章、开发库等，帮助初学者快速了解、学习和入门嵌入式领域的机器学习

收集关于嵌入式领域的机器学习算法实现的进展、相关论文和文章、开发库等，帮助初学者快速了解、学习和入门嵌入式领域的机器学习

吴恩达机器学习课程资料PPT+课程源代码+教程+笔记

作为入门来讲，吴恩达的机器学习算是覆盖较全，难度不高。比较偏应用，虽然有数学公式和推导但是并不复杂，很适合初学者去学习。

【Python可视化实战】共享单车可视化

【Python可视化实战】共享单车可视化

【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

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

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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

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。

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

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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

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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)

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。