1.000000 0.067732 3.176513
1.000000 0.427810 3.816464
1.000000 0.995731 4.550095
1.000000 0.738336 4.256571
1.000000 0.981083 4.560815
1.000000 0.526171 3.929515
1.000000 0.378887 3.526170
1.000000 0.033859 3.156393
1.000000 0.132791 3.110301
1.000000 0.138306 3.149813
1.000000 0.247809 3.476346
1.000000 0.648270 4.119688
1.000000 0.731209 4.282233
1.000000 0.236833 3.486582
1.000000 0.969788 4.655492
1.000000 0.607492 3.965162
1.000000 0.358622 3.514900
1.000000 0.147846 3.125947
1.000000 0.637820 4.094115
1.000000 0.230372 3.476039
1.000000 0.070237 3.210610
1.000000 0.067154 3.190612
1.000000 0.925577 4.631504
1.000000 0.717733 4.295890
1.000000 0.015371 3.085028
1.000000 0.335070 3.448080
1.000000 0.040486 3.167440
1.000000 0.212575 3.364266
1.000000 0.617218 3.993482
1.000000 0.541196 3.891471
1.000000 0.045353 3.143259
1.000000 0.126762 3.114204
1.000000 0.556486 3.851484
1.000000 0.901144 4.621899
1.000000 0.958476 4.580768
1.000000 0.274561 3.620992
1.000000 0.394396 3.580501
1.000000 0.872480 4.618706
1.000000 0.409932 3.676867
1.000000 0.908969 4.641845
1.000000 0.166819 3.175939
1.000000 0.665016 4.264980
1.000000 0.263727 3.558448
1.000000 0.231214 3.436632
1.000000 0.552928 3.831052
1.000000 0.047744 3.182853
1.000000 0.365746 3.498906
1.000000 0.495002 3.946833
1.000000 0.493466 3.900583
1.000000 0.792101 4.238522
1.000000 0.769660 4.233080
1.000000 0.251821 3.521557
1.000000 0.181951 3.203344
1.000000 0.808177 4.278105
1.000000 0.334116 3.555705
1.000000 0.338630 3.502661
1.000000 0.452584 3.859776
1.000000 0.694770 4.275956
1.000000 0.590902 3.916191
1.000000 0.307928 3.587961
1.000000 0.148364 3.183004
1.000000 0.702180 4.225236
1.000000 0.721544 4.231083
1.000000 0.666886 4.240544
1.000000 0.124931 3.222372
1.000000 0.618286 4.021445
1.000000 0.381086 3.567479
1.000000 0.385643 3.562580
1.000000 0.777175 4.262059
1.000000 0.116089 3.208813
1.000000 0.115487 3.169825
1.000000 0.663510 4.193949
1.000000 0.254884 3.491678
1.000000 0.993888 4.533306
1.000000 0.295434 3.550108
1.000000 0.952523 4.636427
1.000000 0.307047 3.557078
1.000000 0.277261 3.552874
1.000000 0.279101 3.494159
1.000000 0.175724 3.206828
1.000000 0.156383 3.195266
1.000000 0.733165 4.221292
1.000000 0.848142 4.413372
1.000000 0.771184 4.184347
1.000000 0.429492 3.742878
1.000000 0.162176 3.201878
1.000000 0.917064 4.648964
1.000000 0.315044 3.510117
1.000000 0.201473 3.274434
1.000000 0.297038 3.579622
1.000000 0.336647 3.489244
1.000000 0.666109 4.237386
1.000000 0.583888 3.913749
1.000000 0.085031 3.228990
1.000000 0.687006 4.286286
1.000000 0.949655 4.628614
1.000000 0.189912 3.239536
1.000000 0.844027 4.457997
1.000000 0.333288 3.513384
1.000000 0.427035 3.729674
1.000000 0.466369 3.834274
1.000000 0.550659 3.811155
1.000000 0.278213 3.598316
1.000000 0.918769 4.692514
1.000000 0.886555 4.604859
1.000000 0.569488 3.864912
1.000000 0.066379 3.184236
1.000000 0.335751 3.500796
1.000000 0.426863 3.743365
1.000000 0.395746 3.622905
1.000000 0.694221 4.310796
1.000000 0.272760 3.583357
1.000000 0.503495 3.901852
1.000000 0.067119 3.233521
1.000000 0.038326 3.105266
1.000000 0.599122 3.865544
1.000000 0.947054 4.628625
1.000000 0.671279 4.231213
1.000000 0.434811 3.791149
1.000000 0.509381 3.968271
1.000000 0.749442 4.253910
1.000000 0.058014 3.194710
1.000000 0.482978 3.996503
1.000000 0.466776 3.904358
1.000000 0.357767 3.503976
1.000000 0.949123 4.557545
1.000000 0.417320 3.699876
1.000000 0.920461 4.613614
1.000000 0.156433 3.140401
1.000000 0.656662 4.206717
1.000000 0.616418 3.969524
1.000000 0.853428 4.476096
1.000000 0.133295 3.136528
1.000000 0.693007 4.279071
1.000000 0.178449 3.200603
1.000000 0.199526 3.299012
1.000000 0.073224 3.209873
1.000000 0.286515 3.632942
1.000000 0.182026 3.248361
1.000000 0.621523 3.995783
1.000000 0.344584 3.563262
1.000000 0.398556 3.649712
1.000000 0.480369 3.951845
1.000000 0.153350 3.145031
1.000000 0.171846 3.181577
1.000000 0.867082 4.637087
1.000000 0.223855 3.404964
1.000000 0.528301 3.873188
1.000000 0.890192 4.633648
1.000000 0.106352 3.154768
1.000000 0.917886 4.623637
1.000000 0.014855 3.078132
1.000000 0.567682 3.913596
1.000000 0.068854 3.221817
1.000000 0.603535 3.938071
1.000000 0.532050 3.880822
1.000000 0.651362 4.176436
1.000000 0.901225 4.648161
1.000000 0.204337 3.332312
1.000000 0.696081 4.240614
1.000000 0.963924 4.532224
1.000000 0.981390 4.557105
1.000000 0.987911 4.610072
1.000000 0.990947 4.636569
1.000000 0.736021 4.229813
1.000000 0.253574 3.500860
1.000000 0.674722 4.245514
1.000000 0.939368 4.605182
1.000000 0.235419 3.454340
1.000000 0.110521 3.180775
1.000000 0.218023 3.380820
1.000000 0.869778 4.565020
1.000000 0.196830 3.279973
1.000000 0.958178 4.554241
1.000000 0.972673 4.633520
1.000000 0.745797 4.281037
1.000000 0.445674 3.844426
1.000000 0.470557 3.891601
1.000000 0.549236 3.849728
1.000000 0.335691 3.492215
1.000000 0.884739 4.592374
1.000000 0.918916 4.632025
1.000000 0.441815 3.756750
1.000000 0.116598 3.133555
1.000000 0.359274 3.567919
1.000000 0.814811 4.363382
1.000000 0.387125 3.560165
1.000000 0.982243 4.564305
1.000000 0.780880 4.215055
1.000000 0.652565 4.174999
1.000000 0.870030 4.586640
1.000000 0.604755 3.960008
1.000000 0.255212 3.529963
1.000000 0.730546 4.213412
1.000000 0.493829 3.908685
1.000000 0.257017 3.585821
1.000000 0.833735 4.374394
1.000000 0.070095 3.213817
1.000000 0.527070 3.952681
1.000000 0.116163 3.129283
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
机器学习相关算法与例程
共21个文件
py:8个
ipynb:5个
gz:4个
需积分: 4 1 下载量 38 浏览量
2024-05-25
21:34:55
上传
评论
收藏 23.55MB ZIP 举报
温馨提示
简介: 本资源是为机器学习爱好者和专业人士精心准备的一套算法与实践例程集,旨在通过深入浅出的理论知识和丰富的编程实践,帮助用户全面理解并掌握机器学习的核心概念和技术。资源内容不仅涵盖了机器学习的基础理论,还包括了各种经典算法的实现和应用案例,是学习机器学习不可多得的宝贵资料。 核心内容: 机器学习基础:介绍机器学习的定义、分类、基本流程和关键术语。 经典算法详解:详细解释了监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型学习算法的原理和数学模型。 编程实践例程:提供了Python、R等流行编程语言下的机器学习算法实现代码,包括决策树、支持向量机、聚类分析等。 数据预处理技巧:教授如何在机器学习项目中进行数据清洗、特征选择、特征工程等重要步骤。 模型评估与优化:探讨了模型评估的标准和方法,以及如何对模型进行调参和优化以提高性能。 行业应用案例:分析了机器学习技术在医疗、金融、电商等行业的应用实例。 特色亮点: 理论与实践并重:结合理论知识和编程实践,帮助用户构建扎实的机器学习知识体系。 算法全面覆盖:覆盖了从简单到复杂的多种机器学习算法,适合不同层次的学习者。 编程语言多样化:提供了多种编
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
机器学习.zip (21个子文件)
机器学习
主成分分析(PCA)
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
PCA.ipynb 1.05MB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
K-MEANS
mnist-original.mat 52.87MB
K-means聚类.ipynb 726KB
朴素贝叶斯(nb)
nb.py 4KB
pima-indians-diabetes.csv 23KB
逻辑回归算法
logistic_regression2.py 3KB
lr_data.csv 3KB
logistic_regression2.ipynb 77KB
logistic_regression1.ipynb 75KB
logistic_regression1.py 3KB
支持向量机
svm.py 7KB
线性回归算法
linear2.py 4KB
linear0.py 2KB
linear1.py 1KB
ex0.txt 5KB
knn(k最近邻)算法
knn1.py 2KB
K最近邻算法.ipynb 118KB
共 21 条
- 1
资源评论
Sheljoee.
- 粉丝: 248
- 资源: 9
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 适用于 Raspberry Pi 的 Adafruit 库代码.zip
- 章节2:编程基本概念之python程序的构成
- 适用于 Python 的 LINE 消息 API SDK.zip
- 宝塔面板安装及关键网络安全设置指南
- 适用于 Python 的 AWS 开发工具包.zip
- 适用于 Python 3 的 Django LDAP 用户身份验证后端 .zip
- 基于PBL-CDIO的材料成型及控制工程课程设计实践与改革
- JQuerymobilea4中文手册CHM版最新版本
- 适用于 Python 2 和 3 以及 PyPy (ws4py 0.5.1) 的 WebSocket 客户端和服务器库.zip
- 适用于 AWS 的 Python 无服务器微框架.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功