机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

带你学习Python如何实现回归树模型

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候，永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性特征，一视同仁。CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征

机器学习实战项目——分类&回归.zip

在本压缩包“机器学习实战项目——分类&回归.zip”中，包含的资源主要围绕着机器学习中的两类重要任务：分类和回归。我们将探讨这些概念、相关算法以及如何通过实际项目来应用它们。波士顿房价问题是常用来演示回归...

机器学习实战书+源代码_机器学习_python；_回归预测_分类_无监督学习_

《机器学习实战》是一本深度探讨机器学习理论与实践的书籍，主要针对使用Python编程语言进行数据处理和模型构建的读者。这本书旨在帮助读者理解并掌握机器学习的基础知识，包括回归预测、分类以及无监督学习等核心...

机器学习实战_机器学习_

《机器学习实战》是一本深度剖析机器学习理论与实践的书籍，旨在帮助程序员掌握这一现代技术的核心，并将之应用于实际项目中。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律，实现自动化的预测...

Python机器学习实战教程：回归

欢迎阅读Python机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及Pandas和Matplotlib。除了这些教程范围的导入之外，我们还要在这里使用Quandl：首先，对于我们将其用于机器...

机器学习实战数据集

"机器学习实战数据集"是一个非常有价值的资源，它包含了一些用于实际操作的数据，可以帮助我们理解和应用书本中的理论知识。这个数据集可能来自于《机器学习》（Machine Learning）这本书，由Andrew Ng教授撰写，是...

机器学习实战（Peter Harrington）练习.zip

随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的...

机器学习实战_Machine_Learning_in_Action.pdf

"机器学习实战_Machine_Learning_in_Action.pdf" 机器学习实战是指通过实践和应用机器学习算法来解决实际问题的过程。在本书中，我们将学习机器学习的基础知识，包括k-近邻算法、决策树、基于概率论的分类方法、...

机器学习-logistic回归实战项目

本项目实现了机器学习中的典型分类算法逻辑斯蒂回归，项目包含数据生成、模型实现与可视化部分，代码注释清晰，且包含说明文档，对新人友好。

树模型实战

使用sklearn实战机器学习的树模型包括决策树、随机深林等

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《机器学习实战》的代码部分是书中的亮点之一。它不仅帮助读者更好地理解算法的实现细节，还鼓励他们动手尝试，通过调试和改进代码来深化理解。这种实践性的学习方式有助于培养读者的编程能力和解决问题的能力，是...

机器学习实战源码.zip

《机器学习实战源码》是一份专为初学者设计的资源包，旨在通过实践帮助学习者深入理解机器学习的原理和应用。这份压缩包包含了四个精心设计的实战项目，每个项目都提供了清晰、简洁的代码，并附有详尽的注释，确保...

基于python实现的机器学习预测系统汇总+GUI界面(贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归多项式回归、决策树等).zip

基于python实现的机器学习预测系统汇总+GUI界面 包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测。 1.熟悉机器学习的完整流程，包括：问题建模，获取数据，特征工程，...

Python3数据分析与机器学习实战——随书PPT

《Python3数据分析与机器学习实战——随书PPT》这套资料涵盖了从Python基础知识到高级机器学习应用的全方位教程。通过各个章节的PPT，我们可以深入理解Python在数据分析和机器学习领域的强大功能。 首先，让我们从...

《机器学习实战案例》课件PPT.zip

《机器学习实战案例》是一份综合性的教学资料，包含了多个机器学习领域的实际应用。课程通过一系列PPT课件，深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、常用平台以及各种算法在不同场景下的应用。 首先，第1章“常用机器...

入门级别的房价预测机器学习实验,使用了非二叉决策回归树。.zip

决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，因此得名决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融风险评估：决策树可以用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。通过客户的历史数据构建决策树，可以根据客户的财务状况、征信记录、职业等信息来预测违约概率。 医疗诊断：医生可以通过病人的症状、体征、病史等信息构建决策树，根据不同的症状和体征来推断病情和诊断结果，从而帮助医生快速、准确地判断病情。 营销策略制定：企业可以通过客户的喜好、购买记录、行为偏好等信息构建决策树，根据不同的特征来推断客户需求和市场走势，从而制定更有效的营销策略。 网络安全：决策树可以用于网络安全领域，帮助企业防范网络攻击、识别网络威胁。通过网络流量、文件属性、用户行为等信息构建决策树，可以判断是否有异常行为和攻击威胁。

如何利用机器学习来解决回归预测的问题

如何利用机器学习来解决回归预测的问题

Python3机器学习实战教程.zip

"机器学习实战教程（三）：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜.pdf"将引导读者理解决策树的学习过程，包括如何构建树结构、剪枝策略以及如何用决策树解决分类和回归问题。同时，可能涉及ID3、C4.5和CART等不同的决策...

模糊聚类识别基于铰链超平面的回归树及其应用：一种新的回归树识别工具-matlab开发

由于透明的模型结构可以轻松控制模型的准确性和复杂性，因此分层模糊建模技术具有很大的优势。 基于模糊c回归聚类和层次建模概念的协同组合，提出了一种新的回归树识别工具。 在特殊情况下 (c = 2)，模糊 c 回归聚类可用于识别铰链超平面模型。 所提出的方法通过划分一个局部线性模型的操作区域来递归地识别包含两个线性子模型的铰链超平面模型，从而产生二元回归树。 开发了模型性能和复杂性的新度量，以支持所提出的特殊模型结构的分析和构建。 基准回归数据集证明了所提出模型的有效性。 示例还表明，所提出的模型可以有效地表示非线性动力系统。 由于分段线性模型结构，生成的回归树可以很容易地用于模型预测控制。 与热水器模型预测控制相关的详细应用示例表明，所提出的框架可以有效地用于动态系统的建模和控制。 该算法还描述于： Tamás Kenesei, János Abonyi, 基于 Hinging hype

python 实现决策回归树及其数据集

决策回归树主要用CART算法来实现。本资料包括有决策回归树的python实现以及相应的数据集，可以自动生成相应的决策树图。

all_regressor_svr预测_SVR_SVR回归预测_回归树_随机森林回归_

对于小型数据怎么做回归预测，包含svr，决策树，随机森林等

yolov11源码+yolov11n、s、m.pt文件整合8.3.20版本

ultralytics yolov11 8.3.20版本，源码+yolov11n、s、m.pt文件整合，适合外网访问不了的使用

Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：131.0.6778.205)win64

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：131.0.6778.205【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

《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

Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：131.0.6778.140)win64

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：131.0.6778.140【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

yolov8源码+yolov8n、s、m.pt文件整合8.2.0版本

yolov8 8.2.0版本，源码+yolov8n、s、m.pt文件整合，适合外网访问不了的使用

Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：131.0.6778.86)win64

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python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win-amd64

python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64

Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套