机器学习入门专栏笔记对应jupyter notebook以及封装的各种算法。 包含：jupyter notebook、numpy、matplotlib的使用以及常见函数，KNN算法，线性回归算法，梯度下降算法（随机梯度下降算法），PCA与梯度上升法，多项式回归与模型泛化，逻辑回归，评价分类，SVM，决策树，集成学习与随机森林等机器学习的基础算法。 笔记还在更新中 个人笔记，如有错误，感谢指出！

Tkinter笔记本 这是用tkinter（python）编写的文本编辑器

Python py2neo包和prompt-toolkit冲突，导致jupyter notebook不能用，解决方法

IBM i2 Analyst's Notebook Premium 9.msi

logistic_regression：使用Python和Numpy从头开始进行Logistic回归

numpy学习笔记,jupyter上传

2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖 方案及赛后总结：https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972 欢迎学习交流 任务1：数据探索与清洗 任务2：产品营销数据可视化分析 任务3：客户流失因素可视化分析 任务4：特征构建 任务5：银行客户长期忠诚度预测建模

一想到新冠肺炎，搞得我现在还没开学，我心态就炸了，从来没有如此想要开学的念头，在家真的闲出蛋来了，体重也飙涨，真是*****它**** 目前中国通过全国人民共同努力，情况基本控制下来，在此向那些抗战在一线的人民英雄致敬，你们辛苦了 令人没想到的是，这病毒在全世界开始蔓延起来，哎，阿门，我好像也没什么为他们做的，就爬取全球数据，在心里默默的为他们祈祷 好了，进入正题 1.爬虫-获取数据 我们要分析数据，肯定要爬取数据，我从丁香园获取数据 我们可以检查源代码分析可得到，我们想要的数据，在此直接上代码 import re from bs4 import BeautifulSoup import r

Updates （2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。 现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如： # autorun.py import os # print(os.getcwd()) over = [ # 之前手工改参数跑完的参数组合 [0, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 1],

通过蚁群和遗传进化的旅行时间优化 在这个项目中，我解决了出租车的旅行时间优化问题。 可以将其称为“旅行推销员问题” ，这是众所周知的计算机科学问题。 目的是找到访问一组位置的最短路径。 对于此问题，需要优化技术来智能地搜索解空间并找到接近最优的解。 更具体地说，我首先使用XGBoost模型来预测每对上落地点之间的旅行时间。 然后，我使用了进化算法，即蚁群和遗传算法，为数据中的车辆找到了最佳的旅行路线。 可以在以下链接找到有关Medium的随附博客文章： 数据集 数据是已经下载到上的数据。 我有2016年黄色出租车，绿色出租车和出租汽车的月度数据。 该数据集具有11个属性的近150万个行程记录