内容：通过目前信用卡欺诈的问题，使用机器学习中的5种模型（决策树，K-近邻，逻辑回归，支持向量机，随机森林，XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对5种模型进行评估比较分析（评价指标有准确度，F1-score，混淆矩阵），有详尽的解释与代码，能够轻松复现。 适合人群：适合机器学习初级及中级学者，也适合学生交期末大作业 所需材料与软件：pycharm，creditcard.csv

cnn图像分类。通过已有的大量的花卉图片素材，编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练，并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面，实现图片的选择，根据训练出来的神经网络将识别结果输出，并通过绘制的图形进行分析和评估。实验对比后发现花卉图像分类识别效果较好，测试集准确率达到了99%以上，具有较高的识别准确率和稳定性。

AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战，通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量，通过tsfresh提取时序特征，往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。

魔塔java源码 learnPython ##Python基础 #开头是注释 :语句以冒号结尾，下面缩进的语句被视为代码块 a=100 if a>0: print(a) else: print(-a) ###数据类型和变量 ####字符串 特殊字符需要转义。 比如： 双引号里面又包含双引号。 "I'am \"ok\"" 如果一个字符串中有很多字符需要转义，需要加很多\，为了简化，Python还允许用r''来表示，''内部的字符串默认不转义。 status = r'I'am "ok"' 用'''...'''的方式来表示多行内容。 print('''line1 line2 line3''') ####布尔值 True``False 布尔值可以用and or not运算。 ####空值 None，None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。 解释一下除法为什么也是精确的： Python中有两种除法： /的结果是浮点数，即使两个数可以整除，那么也是浮点数。 print(9/3) 3.0 //地板除，其结果只取整数部分。 取余 >>> 10%3 1 注意： Pytho

1. 是动物的数据集。 2. 是从网上挑选出200张羊驼与熊猫的图片作为训练集。

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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。

很多时候我们需要从excel表格(记录着很多视频网址)中下载视频到本地，这个就是用python语言写的脚本