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

包含机器学习的特征抽取、数据预处理、算法（k-近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、岭回归、逻辑回归、k-means）、模型评估

自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

机器学习实验1：朝阳医院2018年销售数据 数据集描述：该数据集包含了朝阳医院2018年的销售数据，包括日期、科室、医生、药品名称、销售量等信息。 数据集格式：Excel文件（.xlsx） 机器学习实验2：adult数据集 数据集描述：该数据集是UCI机器学习库中的"Adult"数据集，包含了48,842个样本，每个样本有15个特征和一个标签。该数据集用于解决二分类问题，即判断一个人是否年收入超过50K美元。 训练数据文件名：adult.txt 测试数据文件名：adult.test 机器学习实验3：自定义数据集 数据集描述：该数据集可以根据实际需求自行分配，可以包含任何类型的数据和标签。 数据集路径：./data 在实验3中，你可以根据具体任务的需求，选择合适的数据集进行训练和测试。例如，如果你的任务是图像分类，可以选择一个包含图像文件和对应标签的文件夹作为数据集；如果你的任务是文本分类，可以选择一个包含文本文件和对应标签的文件夹作为数据集。

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每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。