跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战

python数据挖掘实战

通过python进行数据挖掘分析，对数据进行分析预测，干货满满

Python数据挖掘和实战课程源码

源代码和实战非常适合初学者使用，很详细

python-data-mining:一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目，参考书《Python数据分析与挖掘实战》

这是啥 一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目，参考书为《Python数据分析与挖掘实战》。 项目诞生的原因 本身自己就算菜鸟，熟悉github也算目的 《Python数据分析与挖掘实战》是一本很适合有一定的机器学习理论的人尝试进行数据挖掘实战的书，但是书中代码存在有些许BUG，以及因时间推移而跟不上某些版本库变化而产生的语法错误，因此自己在实现代码时便萌发出重新写一下轮子的冲动，并尝试多加了一些注释，以供刚入门的小白参考。 适合刚入门的小白可以尝试手动重写一遍代码，加深对于机器学习和matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras的理解。 需要的理论基础：Python基础、机器学习基础、少许matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras基础 环境 项目里的代码除了第十二章都经过检验，项目环境截至2018-7-23，

Python数据分析与挖掘实战_PPT课件.zip

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Python的数据分析和挖掘的案例，非常不错

《python数据分析与挖掘实战》第一章总结.docx

《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，...

基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节.rar

基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节，含每个章节的数据源和源代码demo

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Python数据分析与挖掘实战，实际例子，具体运用。

《python数据分析与挖掘实战》学习笔记代码.zip

《python数据分析与挖掘实战》读书笔记写的第3章到第5章的代码 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，...

《python数据分析与挖掘实战》第二章总结.docx

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《python数据分析与挖掘实战》第三章总结.docx

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《Python数据分析与挖掘实战》-PPT.zip

《Python数据分析与挖掘实战》的ppt 内容详细 讲解清楚

《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf

《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf《Python大数据...

Python数据分析与挖掘实战学习笔记(3).md

数据清洗主要介绍了对缺失值和异常值的处理，延续了第三章的缺失值和异常值分析的内容，本章主要介绍的处理缺失值的方法分为3类：删除记录、数据插补和不处理，处理异常值的方法有删除含有异常值的记录、不处理、...

10G的python数据分析与挖掘实战学习视频

内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定...

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Python数据分析与挖掘实战 pdf版本

《python数据分析与挖掘实战》第五章总结.docx

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Python 数据分析与挖掘实战-张良均-数据集

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python数据分析与挖掘实战-第1章 课程介绍.zip

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Python数据分析与挖掘实战学习笔记(2).md

数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前，通过频率分布分析、对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法，对采集的样本数据的特征规律进行分析，以了解数据的规律和趋势，为数据挖掘的后续环节提供支持。

python数据分析与挖掘实战-第2章 数据获取.zip

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python数据分析与挖掘实战-第7章 模型评估.zip

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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

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计 项目源码 毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV