b站菊安酱机器学习配套数据集

只用numpy，从头实现3层神经网络，RELU激活函数，softmax Loss函数 在mnist上训练，识别手写数字，92%以上正确率（本人懒得跑太久，没有完全收敛）

项目将应用tornado、pymongo、ip2region、dlib、pillow、opencv等技术打造一个完整的人脸识别微信小程序。我将在实战过程中带大家快速掌握python mtv的设计模式、API接口设计、人脸特征|框选|截取|勾勒|化妆功能封装、微信授权登录、小程序组件开发、IP地址解析、UA访问跟踪、后台管理系统开发以及基于线程池的异步io非阻塞等技术。

1、掌握支持向量机的原理 2、能够理解支持向量机分类算法； 3、掌握sklearn的支持向量机分类算法；

伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类，下面我们以一个具体的例子，来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。 具体例子： 已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别，即中性或侮辱性。那么再给出一个句子，我们来判断该句子是中性还是侮辱性，即计算该句子是中性的概率大还是侮辱性的概率大，概率大的类别即为我们判断的类别。 首先要把句子进行处理，即把句子分解成拥有多个单词的单词组，句子对应的单词组以及类别如下所示： def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please']

文件为pdf格式，详细叙述了线性回归原理，并对一元线性回归和二元线性回归附上了python示例代码。 博客地址：https://blog.csdn.net/Albert201605/article/details/81984974

The title of this book is “Python for Scientists”, but what does that mean? The dictionary defines “Python” as either (a) a non-venomous snake from Asia or Saharan Africa or (b) a computer scripting language, and it is the second option which is intended here. (What exactly this second definition means will be explained later.) By “scientist”, I mean anyone who uses quantitative models either to obtain conclusions by processing pre-collected experimental data or to model potentially observable results from a more abstract theory, and who asks “what if?”. What if I analyze the data in a different way? What if I change the model? Thus the term also includes economists, engineers, mathematicians among others, as well as the usual concept of scientists. Given the volume of potential data or the complexity (non-linearity) of many theoretical models, the use of computers to answer these questions is fast becoming mandatory.

【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——LSTM实战代码 完整的LSTM应用代码 简单，清晰，可灵活套用

毫升理论Python 该知识库总结了机器学习领域的基本算法和理论。 并且有一些使用Python的实现代码（数学，统计等）。 每章存在的原因仅用于研究。 目录 可能性 分配 估算 测试 贝叶斯统计 熵 时间序列 线性回归 逻辑回归 优化器 正则化 背景知识 降维 矩阵分解 火炬的例子 基本的 回归 逻辑回归 fnn 待办的.. 分解机 分解机向量分析 宽而深 待办的.. 电子贪婪 汤普森采样 待办的.. 入门 $ git clone https://github.com/yoonkt200/ml-theory-python.git $ set python path to ` venv/ ` folder $ run ml-theory-python/{chapter-name}/{algorithm-name.py or .ipynb}/ 依存关系 信息 作者：尹基泰（Yoon Ki

《Python Machine Learning Blueprints》的一些代码和数据集，方便下载 因为原始网站不好施行，所以给出下载链接