《Learn Python the Hard Way》英文第二版 原版 作者：Zed A. Shaw 翻译过来的中文版本到处是，但是pdf的英文版不好找； 本书对英文要求不高，大多数是代码，只要你对Python感兴趣，建议你看英文版，如果你对自己的英文真的那么不自信，可以先看中文版，再看英文版。 （pdf原版为付费资料，介于对作者的尊重，本书仅限个人学习分享，禁止商业用途）

:incoming_envelope: 垃圾邮件发送者 :postbox: 垃圾邮件检测器 概要 文本挖掘是一个广阔的领域，随着生成的大量文本数据而越来越受欢迎。 使用机器学习模型已经完成了一些应用程序的自动化，例如情感分析，文档分类，主题分类，文本摘要和机器翻译。 垃圾邮件过滤是文档分类任务的一个示例，该任务涉及将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件（又名火腿）。 在这个项目中，我将以使用Python和可公开获得的邮件语料库的教程的形式，介绍如何实现这种系统的不同步骤。 输出将是一个API和一个Web应用程序，允许用户输入消息并获得响应（如果是垃圾邮件或火腿）。 数据源 安然电子邮件数据集 链接： ： Python库 对于Fla

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检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

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使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果： 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5，伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓

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Scikit-learn使用手册中文版、机器学习原理和实战、深度学习实战caffe

黑色素检测 什么是黑色素瘤？ “黑色素瘤” ，也称为“恶性黑色素瘤” ，是一种由称为黑色素细胞的含色素细胞发展而来的癌症。 黑色素瘤通常发生在皮肤上，但很少发生在口腔，肠或眼睛中。 黑色素瘤的主要原因是皮肤色素含量低的人暴露于紫外线（UV）中。 紫外线可以来自太阳，也可以来自其他来源，例如晒黑设备。 大约25％的痣来自于痣。 在以下了解更多信息：-> 。 关于存储库- 此存储库包含用于黑色素瘤检测应用程序的源代码。 以下是“项目结构” ： . | Main.py | dataset.npz | testcase.npz | README.md |---featext |