人格分类器 该项目结合了机器学习算法和精心选择的面部特征来精确确定一个人的性格。 先决条件 该项目假定您具有Python及其数据科学库（包括Numpy，Keras，Tensorflow和Pandas）的高级知识的中级知识。 此外，有关CNN的知识以及对象检测算法将如何有用也很有帮助。 依存关系 Python：> 3.7 Tensorflow：> 2.4 熊猫：> 1.2 OpenCV：> 4.0 dlib：19.21.1 脾气暴躁：> 1.20 imutils：> 0.5 数据集 所使用的数据集为CelebA数据集，该数据集提供了200,000张具有41种不同面部特征（如眉毛，鼻子大小等）的人脸图像。这些特征中的某些确实与dlib库中的特征重叠； 但是，出于我们的目的，我们可以简单地忽略它们。 这是链接： : 另外，为了获得更高的准确性和更多的数据点，还收集了未标记的数

型智能电表普及后，为了准确检测出电网中的窃电用户，可以结合机器学习的方法．为此，选择了支 持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析，通过不断调整试验数据集 的大小，对3种算法的效率和准确率进行测试．对比分析结果发现，随机森林算法运行的时间和数据量的大小 基本呈线性关系，效率较高，且准确率稳定在86％以上，表现较好．

主要包含KNN、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、BP神经网络、lightGBM、XGBoost等算法，包含基本算法代码和数据集应用的代码。代码源于天池。

课程目录： 第一课 Spark MLlib基础入门 1、Spark介绍 2、Spark MLlib介绍 3、课程的基础环境 4、Spark RDD操作 5、RDD操作的代码实操 第二课 Spark MLlib矩阵向量 1、Spark MLlib矩阵向量 2、矩阵向量的代码实操 第三课 Spark MLlib线性回归算法 1、线性回归算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第四课 Spark MLlib逻辑回归算法 1、逻辑回归算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第五课 Spark MLlib贝叶斯分类算法 1、贝叶斯分类算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第六课 Spark MLlib决策树算法 1、决策树算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第七课 Spark MLlib KMeans聚类算法 1、KMeans聚类算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第八课 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法 1、FPGrowth关联规则算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第九课 Spark MLlib协同过滤推荐算法 1、协同过滤推荐算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操 第十课 Spark MLlib神经网络算法 1、神经网络算法 2、源码分析 3、实例 4、实例的代码实操

牛客网算法面试

压缩包里有svm算法利用python实现的代码，有需要的可以下载修改参数以及数据集去运行自己的数据集模型。本代码适合学习了解svm算法，在学习过程中运行测试。

MachineLearning 一些常见的机器学习算法的实现代码，本人学习过程中做的总结，资历尚浅，如有错误请不吝指出。

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AI机器学习入门手册，包括传统机器学习，数理基础及深度学习内容，新手入门必备

新闻分类 基于那里类别的新闻分类是一个项目，其中新闻是通过标题作为输入的类别，并且机器将预测它必须属于哪个类别。在该项目中，使用了从基本（Count，Tfi df等）不同的矢量化技术来推进（手套，word2vec等）技术。此外，它还使用了大约所有的机器学习算法和神经网络技术