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

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主要介绍了python实现按首字母分类查找功能，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

该代码编写了KNN算法的原理，包括matlab、python的代码，应用在电影分类和约会配对的应用

使用python实现KNN原理，同时应用到电影分类过程中，训练集和测试集都来自李航的《统计学方法》中KNN那一章。

采用python对BP神经网络原理进行编写程序，应用神经网络解决分类问题，并且绘制分类边界图

输电线路故障评估和分类数据，及相关数据的负荷预测（含python程序）.zip

通过python中的pyoselm包直接调用os-elm模型，无需自己搭建，直接简单调用，可预测可分类。本资源包括简单例子和pyoselm包源文件，感兴趣的朋友可以研究一下。

基于Python开发：垃圾分类图像识别系统

1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。