【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1 11全课)内容包含所有代码以及讲解的课件

菜菜的sklearn课堂(1-12全课)资料

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1 决策树 2 随机森林 3 特征工程 4 降维算法 5 逻辑回归 6 聚类算法 7 SVM version 8 SVM 案例 9 线性回归 10 朴素贝叶斯 11 XGBoost

oracle 总结 课件 培训 内容

机器学习1课件

Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现线性回归逻辑回归朴素贝叶斯K Means聚类KNN PCA主成分分析BP神经网络

基于sklearn的一些机器学习的代码，都是比较基础的代码，但是很实用，比较详细。

课件主要讲解模拟调制，数字调制，频分复用等等知识

JAVA开发的一些课件，个人推荐初学者看看

主要介绍机器学习中的一些必要知识:最基础的部分包括基本的高等数学,比如分析、代数(尤其是矩阵论)、数值优化算法、概率论与数理统计等。 更进阶的需要掌握实分析(比如测度论)、图论、时间序列、回归分析等等