精品--本科毕业设计，基于机器学习的商品评论分析系统

Python爬虫项目是使用Python编写的应用程序，用于自动化地从互联网上获取数据。通过编写爬虫程序，可以模拟人类用户在网页上浏览和提取信息的行为，从而实现对网页内容的抓取、解析和提取。 以下是一些常见的Python爬虫项目示例： 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，并进行整合和分析，例如舆情分析、价格比较等。 信息监控：定期爬取网站上的更新信息，并发送通知或生成报告，如股票价格变动、天气预报等。 社交媒体数据分析：爬取社交媒体平台（如Twitter、Instagram）上的用户数据、帖子内容等，进行用户行为分析和趋势研究。 音乐/视频资源下载：从音乐或视频分享网站上爬取并下载喜欢的歌曲、电影等。 在实现Python爬虫项目时，可以使用Python的第三方库和工具来简化开发过程，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等。这些库提供了丰富的功能和工具，用于解析HTML、处理网络请求、自动化

中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等科研机构和大学的高级专家，拥有丰富的 科研及工程技术经验，长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工 作。

机器学习推荐路线，包括四个部分Prerequisites，Machine learning with Scikit-Learn，Neural Networks with TensorFlow，Utilities 作者后续还会更新，感兴趣可以自己继续寻找

Microsoft 机器学习服务器安装文件。安装sql server2017，在安裝机器学习服务器时会出现如下问题，无法进行在线安装，需要先将四个地址对应的安装包进行下载

使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型，包括k最近邻，逻辑回归，朴素贝叶斯，k均值，决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理，超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类，识别图像，检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量，文本和图像中提取功能； 评估模型性能； 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U

逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。 要重新运行实验，请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者： 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。 除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /

机器学习 numpy pandas 基础

美国凯斯西储大学（CWRU）数据集：文件名称为数据集类型缩写，便于文件检索

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等