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2、机器学习数据处理库-pandas示例教程（源码示例）
3、机器学习可视化库-Matplotlib示例教程（源码示例）
4、机器学习可视化库-Seaborn示例教程（源码示例）
5、K近邻算法实战（源码示例）
6、常用机器学习算法原理教程（ppt、pdf）
7、Python实现逻辑回归与梯度下降（源码示例）
8、项目实战-交易数据异常检测（源码示例）
9、使用sklearn构造决策树模型（源码示例）
10、实战案例：集成算法建模实战（源码示例）
11、实战案例-基于随机森林的气温预测（源码示例）
12、实战案例-基于贝叶斯的新闻分类（源码示例）
13、实战案例-科比生涯数据（源码示例）
14、实战案例-贷款申请最大化利润（源码示例）
15、实战案例-用户流失预警（源码示例）
16、实战案例-自然语言处理word2vec（源码示例）
17、实战案例-常用聚类算法（源码示例）
18、模型评估方法示例教程（源码示例）
19、Xgboost调参实战（源码示例）
20、支持向量机实战（源码示例）
21、探索性数据分析实战（源码示例）
2022-02-21 09:28:33
311.76MB
决策树分类器
使用Python的决策树分类器sklearn。
2022-02-18 18:35:56
13KB
1
下载好的opencv和sklearn，但只适合于python3.9 64位
2022-02-18 09:10:22
37.29MB
1
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
# 利用sklearn自建评价函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from keras.callbacks import Callback
class RocAucEvaluation(Callback):
def __init__(self, validation_data=(), interval=1):
super(Callback, self).__init__()
self.i
2022-02-09 19:50:36
40KB
1
最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。
2022-02-08 09:13:48
442KB
1
此包为在windows系统上，使用pip安装sklearn/scikit_learn的包，主要用于机器学习，大数据等。
此包为三包之一，还有另外两个包：
scipy-1.5.2-cp38-cp38-win_amd64.rar，numpy-1.19.1-cp38-cp38-win_amd64.rar
可以从我上传的其它资源中下载。
2022-02-03 00:00:25
6.42MB
1
树莓派镜像32G，已安装下列基础python库：
opencv-python：4.4
tensorflow：1.4.0
keras：2.2.4
sklearn：0.24.1
且已完成串口通信和开机自启功能的配置。
（百度网盘链接+提取码）
2022-01-24 09:06:26
76B
1、机器学习sklearn框架知识点，pandas与numpy大全
3、了解机器的核心原理和算法理论
4、应用场景:数据挖掘，预测、分类、推荐算法
5、特点:简化框架及代码思想，言简意赅
6、适用人群:想学习机器学习的初学者
7、使用/学习说明:在学习的过程要结合sklearn核心原理与内容需求分析和方案设计，在实践中不断提升
2022-01-23 09:05:45
734KB