数据对应文章和实现代码链接 https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126816167

吴恩达机器学习 Neural Networks for Binary Classification Jupyter note版本编程作业 机器学习与数据挖掘

2022吴的机器学习C1-W2 Home Work：线性回归， 数据文件和应用的包.zip

passengerid： 乘客 ID class： 舱位等级 (1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd)** name： 乘客姓名 sex： 性别 age： 年龄 sibsp： 在船上的兄弟姐妹／配偶个数 parch： 在船上的父母／小孩个数 ticket： 船票信息 fare： 票价 cabin： 客舱 embarked： 登船港口 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton) survived: 变量预测为值 0 或 1（这里 1 表示幸存，0 表示遇难）

K-NN（K近邻算法）实现手写字符的识别（C语言）实现，通过VS2010平台验证通过，代码详细易懂，是该算法上手的好资料.

https://blog.csdn.net/weixin_43788986/article/details/126919064?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126919064%22%2C%22source%22%3A%22weixin_43788986%22%7D

对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影

机器学习数据特征工程知识点文档

《机器学习与数据挖掘》——期中考查作业问题:探索神经络在图像分类任务上的应。在给定数据集 CIFAR-10 的训练集上训练模型，并在测试集上验证其性能。

朴素贝叶斯对新闻进行分类，做了分类后数据可视化，代码下载即可运行。