这是一本带有动手方法的机器学习入门书籍。 它为所有应用程序使用 Python 3 和 Jupyter 笔记本。 重点主要是学习使用现有库（例如 Scikit-Learn）以及可在线找到的简单配方和现有数据文件。 主题包括线性、多重线性、多项式、逐步、套索、岭和逻辑回归； 二元分类的ROC曲线和度量； 非线性回归（包括梯度下降介绍）； 分类和回归树； 随机森林； 神经网络; 概率方法（KNN、朴素贝叶斯、QDA、LDA）； 用 PCA 降维； 支持向量机； 并使用 K-Means、分层和 DBScan 进行聚类。 附录提供了概率和线性代数的回顾。 虽然提供了一些数学基础，但它对于理解实现并不是必不可少的。 目标受众是高级社区学院和大学生。

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使用机器学习预测足球比赛结果：在Jupyter Notebook中使用机器学习算法进行足球比赛预测

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

展．最近Ｌｉ等人通过核磁共振的方 法，在 物 理 上 实 现了４量子 比 特 的 量 子ＳＶＭ［３２］，并 对 最 基 本 的 手 写数字６和９进行识别，实验结果显示识别精度高 达９９％．虽然实 验 样 本 较 小，但 该 实 验 显 示 出 量 子 理论与机器学习算法结合的可行性． ３．２．３　量子决策树算法 决策树模型是一种描述对象属性或特征，并与 对象所属类别之间进行关系映射，所形成的树形结 构模型［７９］．树中 每 个 节 点 代 表 一 个 对 象，分 为 内 部 节点和叶节点（即最后一层节点）两种．内部节点代 表对象的属性值，叶节点代表对象的类别．决策树分 类过程，如图６所示．分类，首先从根节点开始，对输 入实例的特征进行判断，并根据判别结果将实例分 配至相应子节点，以此类推，直到对象到达叶节点． 最终得到该实例所在类别．为提高决策树学习效率， 常使用信息增益来选择特征． ３５１１期 黄一鸣等：量子机器学习算法综述 ① ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔｓｏｆｔ．ｃｏｍ／Ｔｅｘｔｂｏｏｋ／Ｓｕｐｐｏｒｔ－Ｖｅｃｔｏｒ－Ｍａｃｈｉｎｅｓ

机器学习热门算法代码实现python，附简易数据集，拿到代码就能实战，你还在等什么。

Python-通过交互式Jupyter演示和数学来解释流行机器学习算法的Python示例

逻辑回归

乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用 注意：此存储库已淘汰，不会移植为使用TF2。 但是，您可以以此为参考。 该论文于2018年2月2-4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。 有关该项目的全文，请访问 。 抽象 本文对威斯康星州的六种机器学习（ML）算法进行了比较： ，线性回归，多层感知器（MLP），最近邻（NN）搜索，Softmax回归和支持向量机（SVM）诊断性乳腺癌（WDBC）数据集通过测量其分类测试的准确性以及其敏感性和特异性值。 所述数据集包含特征，这些特征是根据乳腺肿块的FNA测试的数字化图像计算得出的[22]。 为