机器学习是现代信息技术领域的重要分支，它涉及到统计学、计算机科学和人工智能等多个学科的交叉，旨在使计算机系统通过经验自我改进，实现从数据中自动学习和推断的能力。本资源包提供了从入门到深入的机器学习知识，包括理论基础、实践应用以及相关技术的补充学习材料，帮助你从机器学习的小白逐步成长为专业人士。 "巫师编程机器学习01"的标题暗示这是一个系列教程的开始，鼓励人们抓住时机，尽早学习机器学习，以适应快速发展的科技环境。在这个快速变化的时代，机器学习已经成为了数据分析、人工智能和科技创新的关键驱动力。 "图解机器学习.pdf"可能是这本书的中文版，它通过直观的图表和易懂的语言来解释复杂的机器学习概念。你将能够了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的基本原理，以及各种算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等的工作方式。 "机器学习在量化投资中的应用研究"由汤凌冰著，这本书可能探讨了如何将机器学习应用于金融市场的量化投资策略。量化投资是利用数学模型和计算机程序进行交易决策的一种方法，机器学习可以用于预测股票价格、构建投资组合、识别市场趋势等。通过阅读这本书，你可以了解到机器学习如何帮助投资者在海量数据中寻找规律，提高投资效率和回报。 "机器学习实战.pdf"则可能是一本侧重实践操作的书籍，包含实际案例和项目，帮助读者将理论知识转化为实际技能。实战经验是机器学习中不可或缺的部分，这本书将教你如何处理数据预处理、特征工程、模型训练和验证等环节，以及如何使用Python等编程语言实现这些过程。 "凸优化.pdf"可能是对机器学习优化算法的深入探讨。优化是机器学习的核心部分，因为我们需要找到使模型性能最佳的参数。凸优化是解决这类问题的有效方法，尤其在处理大规模和高维度问题时。这部分的学习将帮助你理解梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等优化算法，并提升模型的训练速度和准确率。 这个资源包为你提供了一个全面的机器学习学习路径，从基础知识到具体应用，再到高级技术，涵盖了从理论到实践的各个环节。通过系统地学习和实践，你不仅可以掌握机器学习的基础，还能深入了解其在特定领域的应用，逐步成为机器学习的大神。

数据包包含中国北京、上海、深圳9个充电桩数据，原始文件包含桩位、时间、车辆状态、SOC（充电状态）、电流、电压、温度等信息，数据点以约18s为单位采样一年半，处理后的数据包含时间和充电功率，分辨率为18s和1h。 在当前社会发展背景下，随着新能源汽车行业的飞速发展，电动汽车充电站数据的重要性日益凸显。本数据包详细记录了中国一线城市北京、上海和深圳的九个充电桩的数据，涵盖了从桩位分布到电动汽车充电过程中的实时状态等多个维度。数据集详细记录了包括桩位、时间、车辆状态、SOC（充电状态）、电流、电压和温度等关键信息，是进行数据分析和机器学习的重要基础资源。 通过对这些数据进行分析，可以对充电站的使用情况、充电设备的性能表现以及电动汽车的充电行为等有一个全面的了解。例如，时间序列数据可以帮助我们了解充电站的高峰使用时段，从而优化充电站的电力调度和充电桩的布局规划。车辆状态和SOC数据则可以反映出电动汽车在不同时间点的充电需求和充电行为模式。此外，电流、电压和温度等数据对于评估充电设备的运行状况，预防潜在故障，保障充电安全具有重要意义。 原始数据文件以约每18秒为一个数据采样点，连续采集了一年半的时间序列数据。这种高频采样的原始数据对于研究充电站的短期运行模式和电动汽车的充电习惯具有较高的价值。处理后的数据则以18秒和1小时为分辨率，提供了时间和充电功率信息。高分辨率数据允许我们更细致地分析短时间内的变化趋势，而低分辨率数据则有助于捕捉长期的运行规律和模式。 这份数据集不仅可以用于对充电站日常运营的监测与管理，还能够被广泛应用于机器学习和大数据分析领域。例如，利用机器学习算法，可以从海量数据中识别出影响充电效率的关键因素，预测充电需求，优化充电站的运维策略，甚至可以为自动驾驶汽车的充电路径规划提供决策支持。此外，数据集还可以用来评估不同品牌和型号电动汽车的性能表现，为消费者提供更详尽的购车参考。 这份包含详尽信息的电动汽车充电站数据集，不仅为城市能源管理提供了有力的数据支持，也为新能源汽车行业的研究者和开发者提供了宝贵的实验材料，有助于推动整个行业的持续健康发展。

【模式识别】是一门涉及广泛领域的研究生课程，主要研究如何让计算机系统自动识别并理解现实世界中的各种模式。这门课程通常包括多个关键主题，旨在训练学生理解和应用一系列算法来解决实际问题。以下是对这些主题的详细解释： 1. **贝叶斯决策理论**：这是一种基于概率的决策框架，它利用先验知识来更新我们对事件可能性的理解。在模式识别中，贝叶斯决策理论用于评估不同类别假设的概率，并基于这些概率作出最佳决策。 2. **概率密度函数的估计**：在统计学中，概率密度函数（PDF）描述了随机变量的概率分布。在模式识别中，我们需要估计数据的PDF，以便理解其内在结构。常见的估计方法包括最大似然估计、核密度估计等。 3. **线性分类器**：线性分类器如支持向量机（SVM）和逻辑回归，是模式识别中基础且重要的工具。它们通过构建超平面将数据分隔到不同的类别，对于线性可分的数据集，这类模型往往表现优秀。 4. **聚类分析**：聚类是一种无监督学习方法，目的是将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的数据相似度高，而不同簇间的数据相似度低。常见的聚类算法有K-means、DBSCAN等，它们在模式识别中用于发现数据的自然结构。 5. **非线性分类器及神经网络**：当数据不是线性可分时，非线性分类器如决策树、随机森林和神经网络变得至关重要。神经网络尤其具有强大的表达能力，通过多层非线性变换可以模拟复杂模式。 6. **特征选择与特征提取**：在模式识别中，选择或提取合适的特征对模型性能至关重要。特征选择关注于剔除冗余或不相关的特征，而特征提取则尝试从原始数据中创建更有用的新特征，如PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）。 7. **补充实例：灰度图像二值化阈值选取常用方法**：在图像处理领域，二值化是一种将图像转化为黑白两色的过程，便于后续分析。常用的阈值选取方法包括全局阈值法、自适应阈值法等，这些方法在模式识别中的图像识别任务中起到关键作用。 这些内容构成了一套完整的模式识别课程，涵盖了从基本理论到实际应用的各个方面，为学生提供了深入理解和应用机器学习算法的基础。通过学习这些主题，研究生将能够设计和实现自己的模式识别系统，解决现实生活中的各种挑战。

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

银行卡电信诈骗危险预测 一、包含以下实验： 使用机器学习算法（包含三个算法，分别为KNN、决策树、集成学习bagging），实现银行电信诈骗数据集实现二分类任务； 二、包含一个课程汇报PPT： 1、数据集介绍； 2、算法介绍； 3、实验步骤（包含数据分析探索+模型建立+融合模型）； 4、实验结果及分析； 运行平台：jupyter； 二分类准确率（acc）都是99%以上，对于小白上手学习机器学习，是一个非常不错的练手项目；对于正在上数据分析、数据挖掘、机器学习课程的同学来说，这也是一个非常不错的汇报项目，可以直接拿里面的课程ppt进行汇报；

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

① 地震灾害评估及建筑结构特征数据集 ② 最新地震爆发数据集 (1990-02-03 至 2023-03-03) ③ 土耳其地震救灾推文数据集 ④ 阿联酋地震数据集 (2010 至 2023) ⑤ 新西兰地震数据集 ⑥ 日本地震数据集 (2019/1/1-2021/12/03) ⑦ 2023全球地震数据集 ⑧ 土耳其地震发数据集 (1910 至 2017) ⑨ 希腊地震数据集 (1965 至 2023 ) ⑩ 印度尼西亚地震数据集 11 全球地震数据集 (2001 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日) 12 地震感知数据集 (那不勒斯地震事件的公众反应和情绪反应分析)

一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件，通常伪装成合法的通信，目的是诱骗收件人透露敏感信息，如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术，帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集，由研究人员整理而成，旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集，涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件，其中42,891封为钓鱼邮件，39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型，以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰，每封邮件都有明确的标签，方便研究人员进行分类和分析。此外，该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型，以实现高效的网络钓鱼邮件检测。

本数据集为机器视觉道路障碍检测voc格式数据集，主要包含车载视角下道路中的障碍，如汽车行人摩托车，除此之外还有一部分道路中的路障、施工围挡、升降栅栏的数据集，实际训练的话可以再去数据集网站下载补充常见的汽车行人数据集。

机器学习实战教程，小项目