机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

Python企业级全技术栈开发 高级爬虫实战+机器学习+人脸识别+语音识别+金融项目实战等

课程以ubuntu系统开篇进行Ptython...而在应用和项目课程部分则是更加的丰富，从商城项目实战，高级爬虫实战，数据分析基础，机器学习，人脸识别，语音识别，东方财富金融交易云系统等等，非常的适合当下的学习和应用。

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

如果你熟悉机器学习的基础知识，那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本（labeled samples）上建立机器学习的模型。例如，如果用尺寸、位置等不同参数建立一套模型来评估一栋房子的价格，那么首先...

Python机器学习项目开发实战_构建推荐引擎_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

我们通过预测当前用户可能会喜欢的内容，将相应的东西从数据库中筛选出来，这样的推荐引擎可以有助于将用户和数据集中的合适内容连接起来。为什么推荐引擎这么重要？设想你有一个很庞大的商品目录，而用户可能或者不...

2020人工智能与机器学习创新峰会PPT汇总.zip

2020人工智能与机器学习创新峰会PPT汇总，24个专题共73份资料。供大家学习参考。 一、测试新趋势 业务数据监控从0-1脱敏 AI在游戏数值与平衡性分析中的应用 微众研发效能改进之数据度量体系 敏捷测试团队转型实践 ...

机器学习学习资源-基于opencv和python的智能图像处理源码集合.zip

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基于Flask+Mysql+SQLALchmy的购物商场项目，python web全栈开发实战案例（源码+数据库）

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机器学习算法实战——线性回归算法

各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。

Python 100天学习教程（包含教程+源码）

Python 100天学习教程（包含教程+源码） Python应用领域和职业发展分析 Day01~15 - Python语言基础 Day16~Day20 - Python语言进阶 Day21~30 - Web前端入门 ...Day81~90-机器学习和深度学习 Day91~100-团队项目开发

一个基于机器学习的新闻标题分类系统源码+数据集+训练好的模型+项目操作说明-本科毕设项目.7z

一个基于机器学习的新闻标题分类系统源码+数据集+训练好的模型+项目操作说明_...【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。

由NLP算法和神经网络维护的数据库，使chatgpt可以突破4096tokens数的限制，记忆长度从hours达到days级别

深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法。 深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法。 深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法...

基于Flask+Mysql+SQLALchmy的购物商场项目，python web全栈开发实战案例，适合个人学习（源码+数据库）

基于Flask+Mysql+SQLALchmy的购物商场项目，python web全栈开发实战案例，适合个人学习（源码+数据库） 项目功能： 具备首页商品轮播功能 具备首页商品展示功能，包括展示最新上架商品、打折商品和热门商品等功能 ...

基于SwiftUI框架和CreateML机器学习框架的虚假新闻检测App源码+项目说明.zip

基于SwiftUI框架和CreateML机器学习框架的虚假新闻检测App源码+项目说明.zip 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 该资源适合计算机...

基于python的毕业设计_机器学习的文本情感系统_(项目源码+数据库脚本+文档).zip

项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在帮助具有一定编程基础、对技术充满兴趣的开发者，以及大学生作为学习参考的实践项目。项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发了解的人群，有助于更好地...

C#+Sql Server的项目实战，为数据库项目设计.zip

软件开发设计：应用软件开发、系统...云计算与大数据：包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

系统设计、分布式、数据库（MySQL、Redis）、Java 项目实战等.zip

【Java面试+Java后端技术学习指南...云计算与大数据：包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

课件-Python项目案例开发从入门到实战-爬虫、游戏和机器学习

网页内容爬取：爬取特定网站的新闻、博客文章、商品信息等内容，并保存到本地文件或数据库中。 图片下载器：从指定网站或图片分享平台上爬取图片，并保存到本地目录中。 数据采集与分析：从多个网站上爬取数据，并...

Python数据挖掘与机器学习开发实战_Python网络爬虫技术实现对网站票务信息的爬取任务_优秀案例实例源代码源码.zip

(3)提取出所需要的信息并且将其存储在数据库中 (4)通过URL构造算法自动构造下一个URL,再通过递归算法实现下一URL的访问,重复以上步骤。 总地来说,爬虫程序根据配置获得初始URL种子,把初始种子保存在临界区中,按照...

【推荐】最新超全的渗透测试学习基础教程集合（84份）.zip

10.论文之基于机器学习算法的主机恶意代码； 11.虚拟机VMware+Kali安装入门及Sqlmap基本用法； 12.Wireshark安装入门及抓取网站用户名密码（一）； 13.Wireshark抓包原理（ARP劫持、MAC泛洪）及数据流追踪和图像抓取...

衣服数据集-四个独立的压缩文件

衣服数据集-四个独立的压缩文件

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。

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+

基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795

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

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

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

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

亚博K210模型训练部署

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