Python机器学习及实践代码

魏贞原 机器学习python实践，第三章节事例源码，仅供学习。

魏贞原 机器学习python实践，第二章节事例源码，仅供学习。

本文提供了一个基于Python的机器学习实践，介绍了遗传算法如何进行特征选择，并附带数据集和代码示例。在本文中，你将学到如何使用遗传算法处理数据集，选取最佳的特征集合来提高模型的准确率。通过本文的学习

机器学习涵盖了多种算法，用于解决各类问题。以下是一些常见的机器学习算法：监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、深度学习算法，如神经网络。无监督学习算法

ML实践 机器学习实践 基本步骤 选型 选择超参数 拟合训练数据 预测

ACIML:“机器学习课程”的实践代码

机器学习实战代码（附带书籍），从问题到代码的一步步教验证过包括：1k邻近算法；2决策树算法；3朴素贝叶斯算法；4logistic回归；5支持向量机；6利用AdaBoost元算法提高分类器性能；数据回归

python机器学习经典学习案例，个人认为比Python用起来机器学习要好，适合初学者入门，配合代码示例食用更佳。

Python机器学习经典实例中文完整版及书籍配套代码，本书直接上代码，没有什么理论讲解。

机器学习实战配套代码英文版