Python数据挖掘与机器学习实战

机器学习课件（卡内基梅隆大学）

在卡内基梅隆大学官网上整理的课件，格式不一，但基本上每一节课都有。

卡内基梅隆大学机器学习讲义

卡内基梅隆大学机器学习讲义，50M，注意是2011年的文件

机器学习（Tom M.Mitchell）部分习题解答第2部分

基本上都是英文的，也不是很全，质量应该没问题。大概看了一下，只有3.1，3.2，4.1－4.3，4.5，6.5，10.1，10.2，10.5，10.6

机器学习 tom版教材 课后题部分答案

机器学习 tom版教材 课后题部分答案 机器学习作业参考答案

机器学习Tom 网上所有答案汇总包括英文答案

机器学习Tom 网上所有答案汇总包括英文答案，几乎涵盖所有作业内容

机器学习Tom M.mitchell课后题ppt

机器学习 Tom M.mitchell 中文版 课后题答案 ；全书讲解ppt；西安电子科技大学研究生期末考试题目 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能？近年 来，机器学习被成功地应用于很多...

卡内基梅隆大学机器学习课程

卡内基梅隆大学机器学习课程，非常经典

Machine Learning, Tom M. Mitchell

机器学习经典著作,作者Tom M .Mitchell是卡内基梅隆大学教授，美国《machine learning》杂志，国籍机器学习年度会议创始人,多种技术杂志攥稿人。

机器学习部分课后习题答案

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机器学习kears

机器学习，深度学习神经网络必备框架知识，推荐大家看看

机器学习合集201904

this file contains:Ensemble Machine Learning Cookbook - 2019.pdf Hands-On Artificial Intelligence for IoT - 2019.pdf Home Automation with Raspberry Pi_ Projects Using Google Home, Amazon Echo, and Other Intelligent Personal Assistants (2019, McGraw-Hill Education).pdf Intelligent Projects Using Python - 2019.pdf Machine Learning and AI for Healthcare. Big Data for improved Health Outcomes (2019, Apress).pdf Practical Machine Learning and Image Processing - 2019.pdf Practical Python AI Projects.pdf Practical Recommender Systems (2019, Manning Publications).pdf Python Artificial Intelligence Projects for Beginners_ Get up and running with Artificial Intelligence using 8 smart and exciting AI applications (2018, Packt Publishing).pdf Python Machine Learning Blueprints 2nd - 2019.pdf Python Reinforcement Learning Projects - 2018.pdf Python Robotics Projects_ Build smart and collaborative robots using Python (2018, Packt Publishing).pdf Python_ Beginner’s Guide to Artificial Intelligence (2018, Packt Publishing).epub Python_ Beginner’s Guide to Artificial Intelligence (2018, Packt Publishing).pdf Pytorch Recipes_ A Problem-Solution Approach (2019, Apress).pdf Simple Machine Learning for Programmers - 2018.pdf TensorFlow 2 Machine Learning Cookbook (2018, Packt).epub TensorFlow 2 Machine Learning Cookbook (2018, Packt).pdf

机器学习案例

python 机器学习示例代码，此代码为线性回归算法示例。

机器学习部分课后习题答案（完整版）

机器学习部分课后习题答案,米切尔版的课后答案，卡内基梅隆大学，Tom.M.Mitchell

Mitchell 机器学习 课后答案 搜集的几个版本的

Mitchell 机器学习 课后答案 搜集的几个版本的

机器学习（Tom M.Mitchell）第1-2章部分习题解答

机器学习（Tom M.Mitchell）第1、2章部分习题答案，仅供参考

机器学习课后习题答案.pdf

机器学习课后习题答案.pdf

机器学习课件（外国大学）.zip

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汽车数据集114（卡内基梅隆大学 路面测试）

卡内基梅隆大学 路面测试 的专用图片数据库

东南大学软件学院研究生机器学习期末大作业.pdf

东南大学软件学院研究生机器学习期末大作业.pdf东南大学软件学院研究生机器学习期末大作业.pdf东南大学软件学院研究生机器学习期末大作业.pdf东南大学软件学院研究生机器学习期末大作业.pdf东南大学软件学院研究生...

机器学习中的公平性【卡内基梅隆大学-CMU】.zip

机器学习应用在高风险领域(如刑事判决、医学测试、在线广告等)的流行，至关重要的是要确保这些决策支持系统不会传播历史数据中可能存在的现有偏见或歧视。

机器学习 [中文版] - Tom M. Mitchell

Machine Learning: A multistrategy approach 作者： Tom M. Mitchell 中文翻译版

python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf

python机器学习教程_从零开始掌握Python机器学习：⼗四步 教程 Python 可以说是现在最流⾏的机器学习语⾔，⽽且你也能在⽹上找到⼤量的资源。你现在也在考虑从 Python ⼊门机器学习吗？本教程或 许能帮你成功上⼿，...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM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，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。

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

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

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

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

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