python机器学习资料小合集，包括机器学习十大算法以及python机器学习等资料指导，一些训练常用的代码和数据集

分享视频教程——Python数据分析从入门到机器学习，本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn，进行了系统、深入的讲解。

不管对决策树的知识了解有多少，这次通过一个简单的例子来就能够了解它的原理和明白实现的方法。 实际场景 对于一个眼科医生而言，当面对病人是否需要佩戴隐形眼镜时，只需要通过几个问题就能够判断出病人是需要带软，硬还是不能带隐形眼镜。因此我们的数据集就是病人的四个特征（‘age’, ‘prescript’, ‘astigmatic’, ‘tearRate’）的组合以及对应的结论（‘soft’,‘hard’,‘no lenses’），获取数据点击这里，提取码tvj6 先加载数据，如下： # 加载数据 def loadData(): bigString = open(r'路径\lenses.txt

前言：R语言是实践统计学和机器学习的良好工具，个人觉得相比Python比较容易学习。协方差，皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述，主要是解释其R语言代码实现，将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式，以下是具体操作。 （一）首先导入数据并绘制图像，数据是介个样子： A B C D E Y 234 0.04 48 0.1 0.45 16 225 0.12 42 6 0.85 17 216 0.12 10 10 0.9 19 204 0.31 28 13 1.28 25 189 0.37 55 13.6 1.32 32 183 0.

这是完整版 高清 扫描 贝叶斯思维：统计建模的PYTHON学习法.pdf

Linkedin测验答案，技能评估测试 该资料库适合那些寻求LinkedIn测验答案或希望通过参与测试来帮助他人的人。 或者，可能您想创建第一个拉取请求并添加为贡献者。 无论您的目标是什么-在这里始终欢迎您！ 目录 Linkedin测验问题 状态 => 51个问题 需要答案 => 36个问题 需要答案 => 76个问题 有答案 => 44个问题 需要答案 => 15个问题 需要答案 => 28个问题 需要答案 :fire: => 44个问题 有答案 => 53个问题 部分回答 => 48个问题 需要答案 => 33个问题 有答案 => 25个问题 有答案 => 54个问题 有答案 => 48个问题 有答案 => 37个问题 部分回答 :white_medium_star: => 90个问题 有答案 => 65个问题 需要答案 => 27个问题 有答案 => 18个问题 需要答案 => 61个问题 有答案 => 64个问题 有答案 => 69个问题 有答案 :face_with_open_mouth: => 50个问题 有答案 => 51个问题 有答案

Python大数据与量化交易，分享给大家的同时也希望能够多交流一起学习Python

代码：code-of-learn-deep-learning-with-pytorch 教材：深度学习入门之Pytorch.pdf 适合入门深度学习的必备教材，代码齐全，文本清晰

用python调用H2O.ai实现机器学习建模和AutoML, Artificial Intelligence Made Easy with H2O.ai – Towards Data Science.

Python机器学习蓝图-第二版 这是Packt发布的的代码存储库。 通过开发现实世界的智能项目来测试您的机器学习概念 这本书是关于什么的？ 机器学习正在改变我们理解和与周围世界互动的方式。 这本书是您将知识和技能付诸实践并使用Python生态系统覆盖机器学习关键领域的理想指南。 第二版涵盖了来自Python生态系统的一系列库，包括TensorFlow和Keras，可帮助您实现现实世界的机器学习项目。 本书涵盖以下激动人心的功能：了解Python数据科学堆栈和常用算法建立模型以预测初始离散交易窗口内首次公开募股（IPO）的表现通过创建自定义新闻提要来理解NLP概念创建应用程序，该应用程序将根据您加注星标，观看或分叉的仓库来推荐GitHub存储库，并使用PySpark获得从零开始构建聊天机器人的技能。使用股票数据开发市场预测应用程序先进的概念，例如计算机视觉，神经网络和深度学习 如果