鲸鱼优化算法python代码

本文件包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，已调试通过。代码有两份，一份是在网上下载的，另一份是自己整理后编写的。编程环境为Python2.7。因为只是用来学习随机森林算法，所以在调参方法没下多少功夫，正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。感兴趣的童鞋可以自己调整参数提高正确率。

代码建立了传染病SEIR传播动力模型，可以通过修改其中参数从而能够有效模拟传染病传播情况，并做了可视化，能够直观观察。

基于Python的决策树的代码实现，包含了信息增益的计算，数据集的划分以及使用递归算法进行决策树的构建，还有将决策树的绘制代码

victoria_stats 我想进行分析以找出在特定的个人中位数收入的情况下达到特定中位数年龄的可能性。 为此，我使用了澳大利亚人口普查数据。 这些结果没有考虑到普查数据可能存在的抽样偏差，由于此存储库更多是演示，因此在此将不进行讨论，但这是数据分析的重要组成部分。 有关此数据质量的更多信息，请参见此自述文件（1）的底部。 这些结果不能用于推断维多利亚州年龄和收入趋势的一般统计数据； 我们的结果只能用于解释邮政编码中位数年龄和收入中位数之间的相互作用。 这是由于我正在从已经平均的统计数据中计算这些统计数据，由于偏中年龄的抽样不足（数据不平衡）会引入偏差。 为了解决这个问题，我希望获得完整的非平均数据，但是目前尚不可用。 了解了这些警告之后，我将继续处理当前的问题。 在邮政编码文件夹（vic_suburb.ipynb）中找到的代码 下图显示了整个维多利亚州的中位年龄。 我为每个位置

机器学习逻辑回归Python代码实现-附件资源

动手学深度学习代码jupyter代码（d2l-zh.zip）

PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。

资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据，其中有4个文件：C45.py是算法的实现代码，treePlotter.py是绘制决策树代码，PlayData.txt是样本数据，C45test.py用来构建、绘制并测试决策树，

内含人脸情感特征提取的python代码，情感特征除68个人脸坐标外，还提取出了多个AU数值。需要的朋友可以下载试试。