机器学习实战（python实现）

《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn，Pandas,NLTK，Ge

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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（

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在一年的机器学习时间里积累的学习文档。压缩包文件中包含：Matplotlib知识点总结,常用算法文档，时间序列的Arima和ANN结合的预测算法，LSTM算法解析，以及常用的多变量时间序列的实战，房价

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主要介绍了python机器学习实现决策树,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

该附件提供了机器学习中的一些经典算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。使用python实现，对初学者比较有用。

本书大部分内容都将涉及“怎么做”。例如，怎么处理数据才能让机器学习算法最大限度地利用它们？怎么选择正确的算法解决手头的问题？我们偶尔也会涉及“为什么”。例如，为什么正确评估很重要？为什么在特定情形下一