Scikit学习 Scikit-learn：是用于Python编程语言的免费软件机器学习库。 它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。 机器学习中任何项目的步骤： 数据文件并附加数据 数据清理，并从功能之间的关联中学习。 功能选择 数据缩放 数据分割 选择最佳算法（回归分类-SVM-KMeans-KNN .....）。

天真贝叶斯垃圾邮件检测器 使用Scikit学习机器学习库将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件的Python程序。 先决条件 该程序是用Python 3编写的，并使用了Numpy，Pandas和Scikit-learn库。 数据集 该程序利用以csv格式存储的两个数据集。 主要数据集“垃圾邮件或非垃圾邮件”。 该集合是文件'20030228easyham.tar.bz2'和'20030228_spam.tar.bz2'的组合。 这组包含2500个火腿电子邮件示例和500个垃圾电子邮件示例。 该集合包含两列：电子邮件和标签。 电子邮件列中的元素是带有数字值和url的文本字符串，分别用单词“ NUMBER”和“ URL”替换。 标签列中的元素可以具有两个可能的值：如果电子邮件是非垃圾邮件，则为0；如果电子邮件是垃圾邮件，则为1。 辅助数据集包含伪造数据。 此集合遵循主要集合的样式； 两列用于

Learn Cocoa on the Mac, 2nd Edition

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

信用风险建模：使用Python和ML进行信用风险分析

Burp Suite 常用功能 Burp 包含许多支持测试过程的套件范围的功能。 • Message editor • Inspector • Burp's browser • Sending requests between tools • Search • Learn • Target analyzer • Content discovery • Task scheduler • CSRF PoC generator • Compare site maps • Burp Infiltrator • Burp Clickbandit • Burp Collaborator client • URL matching rules • Response extraction rules • Manual testing simulator • Options

Programming for the Puzzled Learn to Program While Solving Puzzles 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

ner_crf ner_crf是Jupyter笔记本，它使用 / 实现，使用条件随机字段（CRF）描述了命名实体识别（NER）。 依存关系 ner_crf用编写，因此在使用python3之前应下载最新版本的python3 。 可以从找到python的下载（建议使用3.5.1版）。 您还需要能够运行Jupyter Notebook（请参阅 ）。 还需要以下python库来运行ner_crf笔记本：

kmapper_law_analysis 使用拓扑数据分析和Mapper算法进行韩国法律数据分析 安装与执行 先决条件 Python（> = 3.6） NumPy Scikit学习 openpyxl 1.克隆 $ git clone https://github.com/zeebraa00/kmapper_law_analysis.git 2.安装软件包 $ pip install numpy $ pip install -U scikit-learn $ pip install openpyxl 3.制作数据的自定义距离矩阵 $ python make_metric.py 我们专注于法律的参照关系。 启动距离矩阵。 （将所有法则之间的距离设置为1。） 扫描朝鲜语先例时，可缩短同一先例中使用的法律之间的距离。 完成的距离矩阵将保存为二进制文件。 （law_data / cus