Python机器学习经典实例代码.zip

Python机器学习基础教程代码

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Python机器学习算法的实现通常依赖于scikit-learn库，涵盖了分类、回归、聚类、降维等领域的常见算法。KNN（K-最近邻）、SVM（支持向量机）、决策树、线性回归和K-Means（K-均值

MATLAB and machine learning examples source code full version.zip

本文详细介绍了Python实现的常用机器学习算法案例，涵盖数据预处理、特征工程、模型选择等方面。通过实践案例，读者可以完整学习并掌握机器学习相关算法知识，同时也可将代码作为参考，方便在实际项目中使用。

python和机器学习8本.zip，都是pdf电子书的格式。很不错的书。

机器学习概述、特征工程、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、非线性回归、逻辑斯蒂回归、k-means聚类算法

机器学习简介一、概述1.什么是机器学习？人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可

介绍了经典的机器学习算法，包括决策树，随机森林，逻辑回归，SVM等八种算法及python代码

四本机器学习的经典教程：1.mit版本的机器学习2.图解机器学习（太大，单独传）3.概率观点的机器学习4.忘了，反正很经典