Python机器学习（代码+数据）

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机器学习例子（Python代码）

机器学习的例子（Python代码）

Python机器学习代码

Python机器学习——预测分析核心算法里关于机器学习书里代码，欢迎一起讨论

Python机器学习

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python机器学习之路 源码

python 机器学习之路 caffe keras scikit-learn实战 的源代码

python机器学习算法源代码.zip

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Python机器学习算法视频教程

视频频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。算法的示例和代码实现（Python）、算法的参数调试、机器学习算法的应用场景

入门十大Python机器学习算法（附代码）.zip_6SY_python_python入门代码_python算法_机器学习

介绍机器学术十大算法，并且附python实现代码

Python-Python机器学习之恶意代码聚类分析

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机器学习热门算法代码实现python，附简易数据集

机器学习热门算法代码实现python，附简易数据集，拿到代码就能实战，你还在等什么。

python机器学习案例

机器学习的学习小案例，包含logistic-regression、k-mens、randomforest等

机器学习代码实现

机器学习，里面有贝叶斯分类器代码，决策树，哈希代码，k平均代码，knn分类，逻辑回归分类，smo代码，数据集和样本点都在里面，可以让初学者更好连接算法的作用，是python就可以跑。

机器学习-决策树python代码实现

基于Python的决策树的代码实现，包含了信息增益的计算，数据集的划分以及使用递归算法进行决策树的构建，还有将决策树的绘制代码

Python机器学习实训营（2020版）.rar

Python机器学习实训营（2020版）视频教程； 章节1:线性回归原理推导 章节2:线性回归代码实现 章节3:模型评估方法 章节4:线性回归实验分析 章节5:逻辑回归原理推导 章节6:逻辑回归代码实现 章节7:逻辑回归实验分析 ...

机器学习+北邮自动化+课程实验+决策树+python代码实现

北邮自动化专业大三下机器学习专业课的课程实验，决策树的python代码实现，可直接运行，无需自己下载数据集，可直接验收，yhh老师的专业课，大家都懂的。。。。。

基于python机器学习的水稻病虫害自动识别系统源码（95分以上课设）.zip

基于python机器学习的水稻病虫害自动识别系统源码.zip 代码完整下载即用，本地运行 npm run server //default port :8080 基于python机器学习的水稻病虫害自动识别系统源码（95分以上课设）.zip基于python机器学习...

Python机器学习实验.doc

本实验为Python机器学习与视觉实验报告，包含代码与仿真结果图，仅供参考。 包括：贝叶斯算法实验、逻辑回归实验、PCA、SVD降维实验。仅供参考。

python机器学习 聚类算法Kmeans代码实现 包含所用数据集和代码

python机器学习 聚类算法Kmeans代码实现 包含所用数据集和代码 适合新手

基于Python的机器学习方法实现树叶枯竭情况的量化.zip

使用python当中的scikit-learn机器学习框架对模型进行训练，以0.85:0.15的比例将原始数据集分割成训练集和测试集，分别采取六种模型在相同的预处理和分割情况下做训练，得到的模型拟合优度如下表所示，详细介绍参考...

《Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》，代码（基于pycharm的py3实现）、数据集

《Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》，代码（基于pycharm的py3实现）、数据集

智能问答系统python实现

基于知识图谱的智能问答系统python实现（复旦大学论文基于qa语料和知识库的问答系统）_python 智能问答,python 智能问答系统-机器学习代码类资源本代码实现是基于python实现的基于复旦大学崔万云博士的learing ...

16.神经网络机器翻译技术 python代码实现

采用深度神经网络来实现机器翻译功能 用python代码实现

Python-金融机器学习进展的Python实现

《金融机器学习进展》的Python实现

2023最新的Python全套教程，从入门到进阶到实战

从0开始学习Python，一个菜鸟到高手的进阶之路 本课程共分为3个部分 01，Python基础语法 02，Python终极 03，Python中高级课程 Python的实战项目

基于Python的二手房数据分析，代码开发演示.docx

# 基于Python的二手房数据分析 二手房市场是当前房地产市场的重要组成部分之一，人们常常需要了解二手房市场的趋势和价格变化等信息。利用Python进行二手房数据分析是一个不错的选择。 ## 数据获取 首先，需要从可靠的数据源获取二手房数据。市面上有许多二手房交易平台，如链家、房天下等。可以通过爬虫技术，获取这些平台上的二手房数据。 ## 数据清洗 获取的数据需要进行清洗，去除重复数据、空值数据、异常数据等。此步骤的目的是确保数据的准确性和完整性。 ## 数据分析 清洗后的数据可以进行数据分析。可以使用Python中的pandas、matplotlib等库进行数据分析和可视化。比如可以对房价、面积、地理位置等进行统计分析，绘制出直方图、散点图等图表，以便更好地理解数据。 ## 结论 通过对数据的分析，可以得出一些结论和趋势，比如二手房价格随时间变化的趋势、不同地区房价的差异等。 以上就是基于Python的二手房数据分析的简单流程。希望本文能够对想要进行房地产市场数据分析的读者有所帮助。 ``` import pandas as pd import matplot

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

随波逐流CTF编码工具 V4.4 20230507

由随波逐编写开发，CTF编码工具为用户提供丰富的加密解密功能，还可以对字符编码进行转换，用户可以根据自己的需求来使用功能，软件目前还没有经过严格的测试，但是非常实用，能够提高大家的工作效率！ CTF编码工具是各种编码解码离线集成：包括base64，base32，base16，base85(a)，base85(b)，base58，base36，base91，base92，培根bacon，摩斯，键盘，猪圈，Rot13，Quoted，Atbash，JSFuck，JJEncode，BrainFuck，URL，Unicode-str，Unicode-Ascii，Bytes，Escape，栅栏fence，凯撒Caesar。维吉尼亚，Gronsfeld，博福特，自动密钥，列位移，城门，简单换位，普莱费尔，FracMorse，Rc4，ADFGX/ADFGVX，双密码，仿射，波利比斯，AES/DES/3DES。

python多个excel合并软件

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