机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

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机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.

《机器学习实战》源代码_机器学习实战源码_

利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据...通过各种实例，可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

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机器学习实战源代码（内含测试数据、以及Python3的源代码）

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...

Python机器学习编程与实战_源代码和实验数据.rar

《Python机器学习编程与实战》是一本专注于Python在机器学习领域的应用教程，旨在帮助读者从零基础开始，逐步掌握Python编程以及机器学习的基本概念、算法和技术。这份压缩包包含的资源，如源代码和实验数据，是辅助...

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《机器学习实战》是一本非常受欢迎的机器学习入门书籍，主要针对那些希望了解并实践机器学习的初学者和开发者。这本书以Python编程语言为工具，深入浅出地讲解了多种机器学习算法及其在实际问题中的应用。PDF版本的...

机器学习-源代码

机器学习实战的配套源代码，按照图书的章节提供。 This is the source code to go with "Machine Learning in Action" by Peter Harrington published by Manning Inc. The official page for this book can be ...

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除了理论知识，"机器学习实战源代码.rar"文件包含了书中的所有示例代码，这使得读者可以直接运行和修改代码，加深对机器学习过程的理解。通过动手实践，读者可以更好地掌握书中的知识点，并能够将其应用到自己的项目...

决策树代码。机器学习实战代码

决策树是一种广泛应用于机器学习领域的算法，主要用于分类和回归...通过上述步骤，你可以深入了解决策树的工作原理，并利用提供的代码实现一个完整的机器学习项目。记得在实践中不断调整优化，以获得最佳的模型性能。

机器学习实战源代码machinelearninginaction.7z

机器学习实战源代码machinelearninginaction.7z

机器学习实战源代码及其详细解释.zip

机器学习实战源代码及其详细解释

机器学习实战数据集

这个压缩包中的"Machine-Learning-in-Action-master"目录很可能对应于Peter Harrington的书籍《机器学习实战》的源代码仓库。这本书涵盖了多种机器学习算法，包括监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量...

Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习源代码.zip

在这个Python实战项目中，"kwan1117"可能是实际的数据集或代码文件名，实际内容可能包含上述各环节的具体实现和案例分析。通过实践这些步骤，你可以掌握如何运用Python和机器学习技术解决金融风控中的挑战，为金融...

《Python+Tensorflow机器学习实战》 实例源代码.rar

《Python+Tensorflow机器学习实战》是一本由李鸥编著的书籍，专注于通过实践案例来教授读者如何利用Python和TensorFlow进行机器学习。这本书涵盖了从基础到高级的各种机器学习技术，包括监督学习、无监督学习以及...

机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

在"机器学习实战"的第四章中，我们将深入探讨朴素贝叶斯的数学原理以及如何在Python中实现。朴素贝叶斯算法的“朴素”在于假设特征之间相互独立，这是简化模型的一种方式，但可能并不总是符合实际情况。尽管如此，该...

Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码源码.zip

在提供的压缩包文件中，"Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码源码"包含了完整的实现过程，包括数据获取、预处理、特征工程、模型训练、预测以及结果评估的代码。...

邹博-机器学习全套课件及代码.zip

本资源"邹博-机器学习全套课件及代码.zip"提供了一个全面的机器学习学习路径，包含详细的课件和可运行的Python代码，对于初学者来说是一份宝贵的入门资料。 一、机器学习基础 机器学习是计算机科学的一个分支，其...

唐宇迪-机器学习-实战-附源代码-tensorflow

唐宇迪-机器学习-实战-附源代码

2023年国赛数学建模高教社杯获奖优秀论文B题原文多波束测线问题

2023年数学建模国赛省一高教社杯，个人原创资源，禁止转载，违权必究，具体源程序代码及word版私q：2935790052

2022年数学建模国赛高教社杯C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别优秀论文下载

优秀论文下载，需要源程序代码私聊

PSG 3D 三维测绘系统

裸眼三维测绘系统

数学建模国赛：无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位分析

国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型，针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题，提出了分区控制算法，并结合三角形相似定理和控制变量的 思想，提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问，利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位，该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M（M∈{2，3，4，5，6，7，8，9}）的无人机发射信号， 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?（?、?、?的定义见符号说明），根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系，可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 （?、θ）的通解公式（见正文 5.1.2 公式（9）（10）（11）（12）），之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解，即可得到队列中任意无人机的位置信息。

VRPTW 的 Solomon 标准测试数据集

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

《数据结构教程》是计算机科学领域的一本重要教材，它系统地介绍了常用的数据结构以及相关的查找和排序算法 以下是对《数据结构教程》的

数据结构《数据结构教程》是计算机科学领域的一本重要教材，它系统地介绍了常用的数据结构以及相关的查找和排序算法。以下是对《数据结构教程》的详细概述： 一、书籍基本信息 书名：《数据结构教程》 作者：不同版本的作者可能不同，如李春葆、匡志强、蒋林（清华大学出版社版），施伯乐（复旦大学出版社版）等。 出版时间：根据版本不同，出版时间有所差异，如2021年10月（清华大学出版社版），2011年6月（复旦大学出版社版）等。 出版社：清华大学出版社、复旦大学出版社等。 ISBN：根据版本不同，ISBN号也有所不同，如9787302585329（清华大学出版社版），9787309081640（复旦大学出版社版）等。 二、书籍内容概述 《数据结构教程》通常包含以下几个主要部分： 绪论：介绍数据结构的定义、分类、逻辑结构和存储结构等基本概念，以及算法及其描述和分析方法。 线性结构： 线性表：介绍线性表的定义、顺序存储结构和链式存储结构，以及线性表的基本运算和应用实例。 栈和队列：详细讲解栈和队列的定义、存储结构、基本运算和应用实例，如栈的后进先出（LIFO）特性和队列的先进先出（FIFO）特性。 串

最值得收藏的 数据结构 全部知识点思维导图整理(王道考研), 附带经典题型整理.emmx

用mindmaster打开文件, 本文的思维导图根据王道的数据结构书本整理而来并标记出重点内容，包括了知识点和部分课后习题

origin2021下载免费分享

origin2021 下载途径：百度网盘、阿里云盘下载

变分模态分解（VMD）代码

VMD算法的原matlab原代码 在代码中本人添加了详细的注释，看源代码期间配合本人发表的博客会实现VMD的快速入门

利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取-MATLAB

利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取。对给定的图像进行分割，将图像中的需要的区域和背景区域进行区分，并生成相应的分割图像和边界图像。

汽车系统动力学-轮胎公式

汽车系统动力学_轮胎公式

数据资产管理实践白皮书6.0

来源：信通院云大所 信通院数据资产管理实践白皮书6.0》是一份深入探讨数据资产管理（DAM）的权威指南，为组织提供了一套全面的理论和实践框架。本白皮书由信通院专家团队撰写，内容涵盖了数据资产的定义、分类、管理流程以及在现代企业中的应用策略。 内容概要： 白皮书首先定义了数据资产的概念，阐释了其在企业中的价值和重要性。接着，详细介绍了数据资产的生命周期管理，包括数据的识别、分类、整合、质量控制、安全保护和价值实现等关键环节。此外，还探讨了数据资产管理的组织架构、技术工具和标准规范。 通过阅读本白皮书，读者将获得以下知识： 数据资产管理的核心原则和实践方法。 如何构建有效的数据资产管理体系，以支持企业的业务决策和运营效率。 数据资产评估、监测和优化的技术手段。 数据安全和合规性管理的最佳实践。 行业案例分析，了解不同企业如何通过数据资产管理提升竞争力。 面对数据资产管理挑战时的解决策略和建议。 《信通院数据资产管理实践白皮书6.0》是数据管理人员、IT专业人士、企业决策者以及对数据驱动决策感兴趣的学者和研究人员的宝贵资源，旨在帮助组织更好地理解和利用其数据资产，实现数据的最大价值