numpy-1.21.0+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python39版本为轮子文件，可通过pip安装

numpy-1.21.0+mkl-cp310-cp310-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python310版本为轮子文件，可通过pip安装

神经网路全连接层的代码实现，包含一个输入层一个输出层一个隐层，用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现，并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型，仅供学习，便于理解神经网络算法中前向传播和反向传播过程，以及利用梯度下降算法更新权重参数的实现过程。

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数据分析作业，numpy、pandas、matplotlib练习题，自己出的，有兴趣的可以作为参考。

Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）示例代码及数据

纽约市-Airbnb-数据产品 纽约市Airbnb数据的数据分析，可视化和预测 描述 该项目分析了2019年从纽约市地区收集的Airbnb数据，该数据的列表范围从私人住宅到房间，邻里，邻里群体，价格等。该项目的目标是创建一个可以预测的模型未来的AirBnb价格以及城市中哪些街区最有利可图。 数据源 该公开数据集是Airbnb的一部分，其原始资源可在此上。 它包含定性和定量数据的混合，有48,895个条目和16列。 我们的模型将包括34,218个培训条目和14,666个测试目标标签PRICE的条目。 结果 模型 RSME平均值 RSME平均10倍 线性回归 0.495 0.498 随机森林回归 0.493 0.509 XgBoost 0.473 N 套索回归 0.693 0.698 模型 准确性 随机森林分类器 83.4％ 逻辑回归 84.5％ （整体最佳） 决策树 8

Fake_News_Detection：使用Scikitlearn进行虚假新闻检测的机器学习方法

适用于python3.6，64位 numpy-1.18.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

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