机器学习Python代码实践

与《机器学习python实践》所配套的代码，其中含有不少数据集，例如鸾尾花数据集等，可以用来仅做数据集集合，也可以从代码中学习机器学习的过程

python实现机器学习算法：包括XGBOOST、聚类，常用的二分类算法：LR等，还有神经网络相关的算法：DNN等。

《机器学习实践》Peter Harrington著，李锐 李鹏 译 包含课本中所有代码以及所需的数据。

《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

Python的实践机器学习:Python中的机器学习教程

主要模块 scikit学习 分类 评价 例 feature_selection 预处理 回归 强化学习 q学习迷宫例子

本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

机器学习算法代码,帮助大家一起学习。运用pycharm进行运行