Python机器学习实践：测试驱动的开发方法

Python算法教程_中文版.pdf

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MachineLearing:机器学习入门实践，分析常用算法以及应用实例，持续更新中，分析过程基本都是基本原理加实践，清晰易懂，都是在CSDN实现，可通过链接找到，有问题加交流群780239930

机器学习常见的一些实例分析 持续更新中，大家共同进步，有任何疑问，欢迎加QQ群：780239930 ，共同探讨。 算法名称 实例 链接 贝叶斯 单词纠错器

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

免费 Python算法教程_中文版pdf

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python算法教程

python的算法教程，对于学习算法知识，以及python知识，都有帮助

《Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》，代码（基于pycharm的py3实现）、数据集

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这是我读《python机器学习及实践-从零开始通往kaggle竞赛之路》时自己写的代码，包括了3.2节之前的所有代码，详见www.xxy.ink/467.html，相对于书中代码略有改动，比如分类加入了混淆矩阵、修改了书中报错的部分等，...

Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路（学习资料）.zip

【资源说明】 ...2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料，作为参考学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。

DIY_ML_Systems_with_Python_2nd_Edition:《 Python机器学习及实践：从零开始进行Kaggle竞赛之路（第二版）》开源数据和代码

《 Python机器学习及实践：从零开始创造Kaggle竞赛之路（第2版）》开源数据和代码本书的数据集，工具和代码：DIY_ML_Systems_with_Python_2nd_Edition第二版概要： 《 Python机器学习实践（第二版）》一书适合所有对...

Python Algorithm（Python 算法教程）PDF版

挪威畅销书作者Magnus Lie Hetland的力作，用python语言解释部分数据结构和基础算法。

python算法教程-中文版

很好的入门python 推荐，如有你想好好学习python，数据和算法是无法逃避的东西，毕竟算法是程序的灵魂，我一直看这个书，从中获得了很多灵感

Python算法教程

本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的最后，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。

Python 算法教程

用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容.

用机器学习算法对UCI上的三个数据集做预测

1. 在UC Irvine Machine Learning数据集上选择三个数据 2. 编写一种机器学习算法预测结果，并使用十次、十折交叉验证 3. 撰写报告，包含对数据集、算法、结果的描述以及源代码

《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》第1章 简介篇 学习笔记（二）1.4Python编程基础总结

1.4Python编程基础 1、Python基本语法 （1）一段正确运行的Python代码 （2）一段错误运行的代码 （3）小结 2、Python数据类型 （1）数字（Number） （2）布尔值（Boolean） （3）字符串（String） （4）元组（Tuple...

leetcode题库-TechFlow:机器学习、算法数据结构、Python、分布式、数学基础，学习指南

算法相关，从零开始。目前主要是Python、机器学习、算法和数据结构、数学和一些分布式相关，和少量我个人感兴趣（golang）的内容。以后会有TensorFlow、Pytorch、深度学习、Kaggle比赛等内容加入。 我的初衷就是写出...

基于Python实现的猫狗分类识别系统【100011201】

基于Python语言和任意一种深度学习框架（实验指导书中使用Pytorch框架进行介绍），从零开始一步步完成数据读取、网络构建、模型训练和模型测试等过程，最终实现一个可以进行猫狗图像分类的分类器。 考虑到同学们...

Machine-Learning-for-Finance:Packt出版的《金融机器学习》

金融机器学习这是发布的《 的代码...第1章-从零开始的神经网络从Scratch＆Intro到Keras的神经网络： ， 练习excel表格：第2章-结构化数据信用卡欺诈检测：，第3章-计算机视觉构建基块MNIST数字分类：在Kaggle上运行，

Machine-learning-PCA-and-Bayesian-Classification-on-Radiology-X-ray-Images:Python中的X射线图像处理和分类（从零开始）

机器学习PCA和放射学X射线图像上的贝叶斯分类Python中的X射线图像处理和分类（从头开始）主成分分析（用于降维和特征提取）贝叶斯分类器（多元高斯）直方图分类器。 要做的步骤：从Kaggle下载数据。 将图像调整为...

python 算法教程 中文版

python算法，一本入门书，写的还不错，挪威人Hetland 写的，中文版

Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 - 2018_python学习_python机器学习_python_machine

Python机器学习实例，机器学习基础实例教程

Python：测试驱动方法.rar

详细讲述怎样使用python做开发时 测试驱动的方法！简单实用>>>>

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

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等