scikit-learn机器学习（第2版）

机器学习库 Scikit-learn（课件）

简单介绍机器学习的一些基础知识，然后通过一些经典案例：鸢尾花分类问题、波士顿房价预测问题、手写数字识别等详细介绍Scikit-learn的使用，非常适合初学者。

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—GAN网络.pdf

Scikit-learn 使用手册中文版.zip_SCIKIT-LEARN_Scikit-learn 使用手册中文版_sciki

Scikit-learn 使用手册中文版

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

sklearn库中文版完全使用手册

sklearn使用手册，包括实例step by step，迄今为止讲解得最为详细的该库的中文版使用手册。既有理论也有代码的实现，只要稍微会点Python,理解起来就十分容易了。如果有数学基础的话，那就更好了！（非必须）。

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和...

scikit-learn用户手册0.16.1版

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，...

Scikit-learn库最新版0.22.1百度云下载，官方下载太慢了，自己下下来了分享一下

scikit_learn-0.22.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl ...scikit-learn拥有非常活跃的用户社区，基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用户查阅。可以研读scikit-learn的用户指南及文档，对其算法的使用有更充分的了解。

scikit-learn-0.17.tar.gz

scikit-learn-0.17.tar.gz

scikit-learn用户手册0.21.2版

scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，...

scikit-learn官方文档

python机器学习开发库文档 你想要的都在这里 包含所有机器学习所涉及算法的API接口

scikit-learn-docs.pdf

welcome to scikit-learn scikit-learn tutorials user guide general examples example based on real world datasets

Scikit-learn 使用手册中文版(官方手册中文版)

Scikit-learn 使用手册中文版 有监督学习 广义线性模型 11.广义线性模型 英文原文 以下介绍的方法均是用于求解回归问题,其目标值预计是输入变量的一个线性组合。写成数 学语言为:假设!是预测值,则有 y(,x)=0+u1x1+.p 在本节中’称向量=(1,…,n)为ce-·、%ma%W%nma%为 intercept 若要将通用的线性模型用于分类问题,可参见 Logistic回归 1.11普通最小二乘法 Linear使用系数=(1,…,mp)拟合一个线性模型。拟合的目标是要将线性 逼近预測值(XU)和数据集中观察到的值(y)两者之差的平方和尽量降到最小。写成数学 公式即是要解决以下形式的问题 IXw-yl2 广义线性模型 LinearRegression的fit方法接受数组Ⅹ和y作为输入’将线性模型的乐数ω存在成员变

Scikit-learn的详细教程

基于SciPy的众多分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的就是Scikit-learn。

【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip

配套的相关资料，好东西。菜菜的课程，看了就知道是好东西了。 01 决策树课件数据源码 02随机森林 03数据预处理和特征工程 04主成分分析PCA与奇异值分解SVD 05逻辑回归与评分卡 06聚类算法Kmeans 07支持向量机上 08支持向量机下 09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归 010朴素贝叶斯 011XGBoost

Scikit-learn学习资料荟萃

从入门到精通，学习备查两相宜，资料目录： Mastering Machine Learning with scikit-learn(中文版).pdf； python_scikit-learn学习笔记.pdf；...Scikit-learn 使用手册中文版.pdf； scikit-learn-docs.pdf；

线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域

线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征...

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...

Mastering Machine Learning With scikit-learn.pdf 中文版

Mastering Machine Learning With scikit-learn（中文文字版）.pdf

scikit-learn及安装前提

python scikit-learn 64位

scipy+scikit-learn组件

scipy+scikit-learn组件 适用于python3.6，64位，请注意版本 numpy太大，单独上传了

Scikit-learn使用手册中文版

Scikit-learn使用手册中文版

scikit-learn 0.19 详细用户手册

scikit-learn 0.19 用户手册

Python库 | scikit-learn-0.24.2.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：scikit-learn-0.24.2.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [PDF] [HTD 2017]

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Python版数据挖掘实验2报告：使用 Scikit-learn中的 K近邻算法进行分类.pdf

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机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—聚类.pdf

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—聚类.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—聚类.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—聚类.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)...

《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

122版本Chrome最新驱动-122.0.6261.58

适用于最新的谷歌浏览器版本 122.0.6261.58, 主要用于selenium自动化操作,Python调试脚本,经测试可正常使用。

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