机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

菜菜的scikit-learn课堂源码及文档.rar

菜菜的scikit-learn课堂源码及文档 菜菜的scikit-learn课堂01 sklearn入门 & 决策树在sklearn中的实现.pdf 菜菜的scikit-learn课堂02 随机森林在sklearn中的实现.pdf 菜菜的scikit-learn课堂03 sklearn中的数据预处理和特征工程.pdf 菜菜的scikit-learn课堂04 sklearn中的降维算法PCA和SVD.pdf 菜菜的scikit-learn课堂05 sklearn中的逻辑回归.pdf 菜菜的scikit-learn课堂06 sklearn中的聚类算法K-Means.pdf 菜菜的scikit-learn课堂07 sklearn中的支持向量机SVM(一).pdf 菜菜的scikit-learn课堂08 sklearn中的支持向量机SVM - 案例直播课.pdf 菜菜的scikit-learn课堂09 sklearn中的线性回归大家族.pdf 菜菜的scikit-learn课堂10 sklearn中的朴素贝叶斯.pdf 菜菜的scikit-learn课堂11 sklearn与XGBoost.pdf 菜菜的scikit-learn课堂12 sklearn中的神经网络.pdf 预处理 - 数据.zip SVM live code.zip

sk-learn的源码

sk-learn 的源码，如果不能使用pip进行安装的话，可以利用源码进行安装

scikit-learn Cookbook 附带源代码

scikit-learn

《Mastering Machine Learning with scikit-learn》源代码

Mastering Machine Learning with scikit-learn 一书的源代码。使用 Python 演示各种机器学习算法。

scikit-learn简单示例

scikit-learn的简单示例，主要针对机器学习中的分类问题进行演示，由简入繁，可以通过学习简单示例脚本再深入至scikit-learn源代码的学习

（最新版高清彩色pdf + 源代码）Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

最新版非常清晰的彩色的pdf + 源代码，作者通过具体的例子，应用两款非常流行的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，帮助你掌握构建机器学习系统所需要的概念和工具。

Scikit-Learn Exercise

Scikit-Learn Exercise Code. 机器学习库Scikit-Learn练习源代码。

scikit-learn-book:“学习scikit-learn的源代码-Source code learning

该存储库包含RaúlGarreta和Guillermo Moncecchi（ 所著的“学习scikit-learn：Python中的机器学习”一书的所有ipython源和数据 ）。 对于计划的第二版，我们添加了Diego Garat作为新作者。 -扩展版本，包括分类，...

Scikit-Learn:Python中的SKLearn库

Scikit学习Scikit-learn：是用于Python编程语言的免费软件机器学习库。 它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。...

SciKit Learn常用代码

快速入门SciKit Learn的工具，对SciKit Learn的各个内容进行代码总结，让初学者很快上手

基于sklearn的一些机器学习的代码

基于sklearn的一些机器学习的代码，都是比较基础的代码，但是很实用，比较详细。

scikit-learn学习代码

机器学习python算法库：常用的算法及代码实践，K邻近算法、逻辑回归算法、线性回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA、K-均值算法

机器学习scikit-learn 库

详细介绍了机器学习的方法，主要是通过python实现的，

sklearn_中文

在这本书里，我们将看到一些机器学习的模型和算法。我们会介绍一些常用的机器学习任务和模型的效果评估方法。而这些模型和算法都是通过十分流行的Python机器学习库scikit-learn来完成，里面有许多机器学习的模型和算法，每个API都简单易用。

hands-on-scikit-learn-for-mach-learning-apps:David Paper的“动手实践Scikit-Learn用于机器学习应用程序”的源代码-Source code learning

Apress源代码 该存储库随附David Paper的（Apress，2019年）。 使用绿色按钮将文件下载为zip格式，或使用Git将存储库克隆到您的计算机上。 发行版 版本v1.0对应于已出版书籍中的代码，没有更正或更新。 会费 请参阅...

scikit-feature:python中的开源功能选择存储库

scikit-feature是亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的Python开放源代码功能选择存储库。 它基于一个广泛使用的机器学习软件包scikit-learn和两个科学计算软件包Numpy和Scipy。 scikit-feature包含大约...

skorch 一个基于pytorch封装兼容scikit-learn的神经网络库-python

skorch 一个基于pytorch封装兼容scikit-learn的神经网络库包装 PyTorch 的 scikit-learn 兼容神经网络库。 资源 文档 源代码示例 要查看更详细的示例，请查看此处。 import numpy as np from sklearn.datasets ...

PornDetector：带有python，tensorflow，scikit-learn和opencv的色情图像检测器

OpenCV和Sklearn检测器的要求python 2.7 scikit学习0.15 opencv 2.4（从源代码构建，默认情况下导致 ）张量流量检测仪的要求python 2.7 opencv 2.4（您可以从存储库中获取二进制文件） 最新的张量流这是我的配置，...

python机器学习之路 源码

python 机器学习之路 caffe keras scikit-learn实战 的源代码

scikit-learn

python 机器学习 scikit learn 手册、2000多页 比较全的、、、、、、、

机器学习之路---Caffe、Keras、scikit-learn实战_源码

机器学习之路---Caffe、Keras、scikit-learn实战_源码

机器学习经典代码（初学者必备）

给出了机器学习中线性回归，逻辑回归，支持向量机，神经网络，K-means,PCA等知识的代码及其帮助文档，资料全面。代码全部测试通过。

机器学习scikit-learn使用笔记

本文来自于csdn，本文是一篇机器学习Scikit-learn的笔记，主要介绍Scikit-learn的安装和使用，希望会对您的学习有所帮助。sklearn库依赖于numpy、scipy、matplotlib库，首先安装numpy，然后安装scipy、matplotlib库，最后安装scikit-learn库。可以通过anaconda进行安装或者通过依赖关系，逐个进行pipinstall进行安装。scikit-learn数据集如下图所示，包括了小数据集和大数据集，采用函数方法调用。 sklearn库包括6大部分，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择以及数据预处理。具体的函数如下图所示：    

scikit-learn 0.19 中文文档pdf完整文字版

scikit-learn 0.19 中文文档pdf完整文字版，共507页， 文档打开口令：beijing8106

基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法+源代码+文档说明

<项目介绍> 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...Part 1: 基于scikit-learn机器学习Python库，对比几个

scikit功能

scikit-feature是亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的Python开放源代码（GNU通用公共许可证v2.0）功能选择存储库。 它是促进特征选择应用，研究和比较研究的平台。 它旨在共享在特征选择研究中开发的...

z_sklearn.zip

机器学习常用数据库scikit-learn 线性模型的源代码。

Deepchecks：用于测试和验证机器学习模型和数据的库

该软件包根据GNU Affero 通用公共许可证 (AGPL) 发布，并依赖于科学 Python 生态系统中的核心库：scikit-learn、PyTorch、NumPy、pandas 和 SciPy。源代码、文档、示例和详尽的用户指南可在 ...

离散控制Matlab代码-Machine-Learning-:机器学习

-Alibi是一个开放源代码Python库，旨在进行机器学习模型检查和解释。 库的最初重点是基于实例的黑盒模型说明。 -SHapley Additive exPlanations是解释任何机器学习模型输出的统一方法。 -包含本文中方法的代码库。 ...