汇总了Python机器学习常用包pandas,numpy,sklearn中的高频方法，适合机器学习初学者查阅

基于KNN模型实现手写数字识别

scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。scikit-learn包含众多顶级机器学习算法，主要有六大基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据将维、模型选择和数据预处理。scikit-learn拥有非常活跃的用户社区，基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用户查阅。可以研读scikit-learn的用户指南及文档，对其算法的使用有更充分的了解。

欢迎阅读Python机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及Pandas和Matplotlib。除了这些教程范围的导入之外，我们还要在这里使用Quandl：首先，对于我们将其用于机器学习而言，什么是回归呢？它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。使用简单的线性回归，你可以仅仅通过创建最佳拟合直线，来实现它。这里，我们可以使用这条直线的方程，来预测未来的价格，其中日期是x轴。回归的热门用法是预测股票价格。由于我们会考虑价格随时间的流动，并且使用连续的数据集，尝试预测未来的下一个流动价格，所以可以这样做。回归是

解析解法和梯度下降法实现线性回归预测2014年南京房价.zip

开始学习机器学习基础，在此留下学习心得与自己的理解。 啥也不说，先看一下鸢尾花啥样 原创文章 21获赞 17访问量 1688 关注 私信 展开阅读全文 作者：会飞的小猪崽儿

SVM手写数字识别，使用scikit-learn库的数据库

本文来自csdn，本文将介绍sklearn中如何使用集成学习,模块还支持树的并行构建和预测结果的并行计算，希望对您的学习有所帮助。集成方法的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。在scikit-learn中，bagging方法使用统一的BaggingClassifier元估计器（或者BaggingRegressor），输入的参数和随机子集抽取策略由用户指定。max_samples和max_features控制着子集的大小（对于样例和特征），bootstrap和bootstrap_features控制着样例和特征的抽取是有放回还

机器学习中的隐马尔科夫模型的Python实现，包括参考资料链接等

基于TextRNN,LSTM机器学习实现的新闻文本分类,是一个很好的神经网络入门素材,包含完整的数据集文件,代码文件,和一个已训练50k次的模型,准确率为95.74%,代码注释完整,变量命名规范,即拿即用,开发版本python3.9.7