Python机器学习核心算法编程实例

简历欺诈检测：该项目开发了简历欺诈检测功能，并使用NLTK，TIKA和DOCX在Python中创建了简历系统评分系统

恢复欺诈检测 招聘人员最近收到的履历太多，无法阅读。 相反，他们中的许多人都通过使用申请人跟踪系统（ATS）来轻松缩小申请人范围，从而简化了招聘流程。 ATS选择理想候选人的最常见方式之一是关键字搜索。 但是，有些申请人添加了透明的关键字，以确保ATS对其简历进行高度相关性排名，这被称为关键字填充。 对于此项目，我们的小组希望通过检测并突出显示简历中存在的任何隐藏单词来发现关键字填充。 通过实施此想法并使用关键字填充识别简历，可能会改善ATS。 我们为同学和分析专业人士提供了现场演示。 可以在找到此演示的源。 此外，我创建了一个简历计分系统，该系统使用NLTK和TIKA在Python中根据职位描述为每个简历（PDF格式）提供相关性得分。 它模仿了ATS系统的算法，用于演示关键字填充的效果。 该代码可以在找到。 您可以在访问所使用的数据子集，其中包含78个简历样本。 战队：，，，，，

Benford_Analysis_AUP990:我在学校项目中分析了学校的纳税申报单，使用本福德定律寻找可能的欺诈数据。 在此链接上可以找到有关本福德定律的更多信息。

Benford-s-Law_python_code 一个Python程序，该程序加载数值数据，记录第一位数字的出现频率，并使用卡方平方优度检验将它们与本福德定律进行比较，并以表格和图形形式进行比较。 一个Python程序，该程序加载数值数据，报告前几位数字的频率，并以表格和图形形式显示比较结果。 这仍然是一个工作项目，其最终目标是建立一个独立的网站，任何人都可以在该网站上输入正确格式的csv，并获得完整的Benford分析。 我编写的代码：Charles Beach 也可以在kaggle上查看此项目，您可以在其中分叉笔记本并直接对其进行编辑Kaggle： ://www.kaggle.com/a100186/aup-990 实时网站： : 研究成果归功于： 注册舞弊审查师协会； “使用本福德定律检测欺诈。” 西奥多·P·希尔（Theodore P. Hill），“重要

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PYTHON BBS实战源码

用于蛤蟆PYTHON 实战中的BBS开发

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深入浅出Python机器学习.pdf

本人总结的关于机器学习的核心内容 全部实例都调试过 都可以直接运行

Python+Tensorflow机器学习实战,tensorflow实例,Python源码.zip

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Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码源码.zip

线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。本文将介绍如何使用线性回归进行股票特征的提取与预测。

《Python+Tensorflow机器学习实战》 实例源代码.rar

《Python+Tensorflow机器学习实战》 李鸥 编著 实例源代码

机器学习_传统图像处理常用算法python实现实例源码汇总(适用于学习).zip

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Python项目开发实战 源代码

Python项目开发实战 （源代码）

Python机器学习项目开发实战_可视化数据_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

数据可视化是机器学习的核心，利用它有助于制定正确的策略来理解数据。数据的视觉表示帮助我们选择正确的算法。数据可视化的主要目标之一就是用图和表清晰地表达出数据，以便我们更准确、更有效地交流信息。在现实...

人工智能大作业-基于ALBERT+机器学习算法实现文本分类python源码+项目说明+文本数据集.zip

人工智能大作业-基于ALBERT+机器学习算法实现文本分类python源码+项目说明+文本数据集.zip 【资源介绍】 数据集 【Sougou-Mini数据集】 使用sougou_mini数据集进行训练与测试，5个分类，每个分类1000条数据。 【类别...

python实例-机器学习-游戏服务器聊天系统甄别方案

使用python对游戏内的聊天系统进行判别，整治聊天系统垃圾信息

基于python实现语言识别和图像识别等机器学习入门基础案例源码

python机器学习 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过...

[python练习实例源码]多图表实现员工满意度调查数据分析.zip

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Python数据挖掘与机器学习开发实战_聊天机器人对话语音助手_优秀案例实例源代码源码.zip

聊天机器人(也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等)是目前非常热门的人工智能研发方向与产品方向。目前己有一些比较成熟的产品,如苹果Siri、微软 Cortana与小冰、 Google Now、百度的“度秘”、 Facebook推出...

python机器学习代码实例加数据

python学习机器学习可以使用，亲测调整后可用

基于Tensorrt部署YOLOv5实例分割（源码）.rar

1、资源内容：基于tensorrt部署yolov5实例分割（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生...

《机器学习实战》源代码_机器学习实战源码_

利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据...通过各种实例，可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

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

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

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。

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

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YOLOv8-火焰识别（火焰数据集+代码+GUI界面+内置训练好的模型文件）

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

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

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

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