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此包为在windows系统上，使用pip安装sklearn的依赖包，主要用于机器学习，大数据等。同时还需要：threadpoolctl-2.1.0-py3-none-any.whl依赖包，可以从我上传的另一个资源中下载。

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乳腺癌预测：乳腺癌分析

本人在此就不搬运书上关于密度聚类的理论知识了，仅仅实现密度聚类的模板代码和调用skelarn的密度聚类算法。 有人好奇，为什么有sklearn库了还要自己去实现呢？其实，库的代码是比自己写的高效且容易，但自己实现代码会对自己对算法的理解更上一层楼。 #调用科学计算包与绘图包 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt # 获取数据 def loadDataSet(filename): dataSet=np.loadtxt(filename,dtype=np.float32,delimiter=',')

1 决策树 live 2 随机森林 live 3 特征工程 live 4 降维算法 live 5 逻辑回归 live 6 聚类算法 live 7 SVM live version 8 SVM 案例 live 9 线性回归 live 10 朴素贝叶斯 live 11 XGBoost live 12 神经网络 live

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