机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

机器学习实战（Peter Harrington）练习.zip

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

机器学习实战 Peter Harrington 中英文-附件资源

机器学习实战 Peter Harrington 中英文-附件资源

机器学习实战_机器学习_机器学习实战_peter_

《机器学习实战》是Peter Harrington撰写的一本入门级机器学习教材，旨在为读者提供实践性的机器学习知识。这本书深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、算法和应用，适合对机器学习感兴趣的初学者和希望深化理论与...

机器学习笔记，来源于：李航的《统计学习方法》 周志华的《机器学习》 Peter Harrington 的《机器学习实.zip

机器学习笔记，来源于：李航的《统计学习方法》 周志华的《机器学习》 Peter Harrington 的《机器学习实

机器学习实战数据集

这个压缩包中的"Machine-Learning-in-Action-master"目录很可能对应于Peter Harrington的书籍《机器学习实战》的源代码仓库。这本书涵盖了多种机器学习算法，包括监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量...

机器学习实战.zip

《机器学习实战》这本书是Peter Harrington所著的一本经典机器学习教材，它以其实践性强、案例丰富的特点深受读者喜爱。书中的内容涵盖了多种机器学习算法，并提供了Python代码实现，帮助读者更好地理解和应用这些...

机器学习实战笔记（蜥蜴书2版）所用训练集数据

标题中的“机器学习实战笔记（蜥蜴书2版）”指的是Peter Harrington的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》一书，通常被读者昵称为“蜥蜴书”。这本书是机器学习领域的经典教程，涵盖了...

参照《机器学习实战》.zip

《机器学习实战》是一本非常受欢迎的机器学习入门书籍，由Peter Harrington撰写，它以实践为导向，通过Python编程语言深入浅出地介绍了各种机器学习算法。这本书旨在帮助读者理解和应用机器学习技术，而非仅仅停留在...

机器学习-源代码

机器学习实战的配套源代码，按照图书的章节提供。 This is the source code to go with "Machine Learning in Action" by Peter Harrington published by Manning Inc. The official page for this book can be ...

<机器学习实战>.zip

《机器学习实战》这本书是机器学习领域非常受欢迎的一本实践指南，它由Peter Harrington撰写，旨在通过实际案例帮助读者理解和应用机器学习技术。书中的每个章节都包含了一个或多个项目，这些项目覆盖了从简单的数据...

《Machine Learning in Action》(Peter Harrington著)

第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树...

机器学习源码

在这个压缩包中，主要的文件名为“machinelearninginaction”，这通常暗示着这是一个关于《机器学习实战》这本书的源代码集合，该书由Peter Harrington著，是机器学习初学者和实践者们的经典教材。 一、机器学习...

博客中聚类算法（K-means、FCM、DBSCAN、DPC）的数据集（免积分）

博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC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，以及几个人工数据集常用的人工数据集（Flame、Spiral等），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。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

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

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

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

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。

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。

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

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。

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

shape_predictor_68_face_landmarks.zip

免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

改进版的yolov5+双目测距

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。 2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。