贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

基于LightGCN推荐算法的推荐系统——数据集

基于机器学习的语音情感识别系统的设计.docx

吴恩达老师的机器学习课程的课件和作业，和大家共享，一起学习

本代码基于Python语言编写，使用Pycharm软件，借助OpenCV库实现，可以调用摄像头采集目标人脸照片作为训练集，然后进行监督训练，最后就可以实现在摄像头中找到训练好的目标人脸。

高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

机器学习 回归篇（1）——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化 摘要 本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归，并通过python进行实现及可视化展示运行结果。 线性回归简介 线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。 1、构建代价函数（也叫损失函数）：平均平方误差。 2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解，因为线性回归的代价函数为凸函数，所以一般的经典优化算法用于求解都是适用的，如梯度下降法、单纯形法等等。 python实现 CyrusLinearRegression类的有如下方法和属性： 1、fit()：用于拟合模型。 2、predict()：用于模型

iris鸢尾花数据集，提供机器学习分类模型原始数据集

极限学习机的python程序，可用于学习极限学习机的入门，通过代码理解论文

本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 工作原理 存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。 用以下这幅图可以很好的解释kNN算法： 不同形状的点，为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得出： 如果k=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的