Python3入门机器学习 经典算法与应用

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00、Python3入门机器学习 经典算法与应用

00、老司机学python篇:第一季(基础速过、机器学习入门)

00、Python 从入门到精通 78节、2000多分钟、36小时的高质量、精品、1080P高清视频教程!包括标准库、socket网络编程、多线程、多进程和协程。

00、Django实战之用户认证系统

00、Django实战之企业级博客

00、深入浅出Netty源码剖析

00、NIO+Netty5各种RPC架构实战演练

00、JMeter 深入进阶性能测试体系 各领域企业实战

00、30天搞定大数据爬虫项目

00、零基础实战机器学学习

00、企业级实战 Spark离线和实时电影推荐系统

00、三大项目掌握Storm流计算

00、道路交通实时流量监控预测系统

00、基于Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统

00、小码哥Java大神班五期 任小龙SSM Spring5 Mybatis SpringMVC

00、Python玩转人工智能框架 TensorFlow

00、web开发级mysql颠覆实战课程

00、微信小游戏入门与实战 刷爆朋友圈

00、四大维度解锁 Webpack 3.0 前端工程化

00、前端成长必经之路-组件化思维与技巧 京东金融

01、从天气项目看Spring Cloud微服务治理

02、Java项目实战--报表开发(JasperReport)视频课程

03、基于Storm构建实时热力分布项目实战

04、以慕课网日志分析为例 进入大数据 Spark SQL 的世界

05、企业级实战:Spark离线和实时电影推荐系统

06、Java深入微服务原理改造房产销售平台

07、Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战

09、Java Spring Security开发安全的REST服务

10、深入Java虚拟机(JVM性能调优 内存模型 虚拟机原理)

11、Java Spring Boot带前后端 渐进式开发企业级博客系统

12、从无到有搭建中小型互联网公司后台服务架构与运维架构

13、Java SSM到Spring Boot-从零开发校园商铺平台

14、Java SSM快速开发仿慕课网在线教育平台

15、Java Spring带前后端开发完整电商平台

16、Spring Cloud微服务实战视频课程

17、Java Spring 技术栈构建前后台团购网站

18、Java SSM开发大众点评后端

19、SSM到Spring Boot 从零开发校园商铺平台

20、Elasticsearch顶尖高手系列-组合套餐

21、10小时入门大数据

22、亿级流量电商详情页系统实战-缓存架构+高可用服务架构+微服务架构

23、Java并发编程原理与实战

24、MySQL大型分布式集群

25、大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

26、MySQL性能管理及架构设计

28、快速上手Linux 玩转典型应用

29、大型视频网站的大数据实时流统计实战

30、企业级刚需Nginx入门,全面掌握Nginx配置+快速搭建高可用架构

31、Java Spring Boot企业微信点餐系统

32、Java大牛 带你从0到上线开发企业级电商项目

33、机器学习启蒙

34、Python高效编程技巧实战

35、Python操作三大主流数据库

36、python分布式爬虫打造搜索引擎

37、PHP 360大牛全面解读PHP面试

38、Vue+Django REST framework 打造生鲜电商项目

39、强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台

40、Java企业级电商项目架构演进之路 Tomcat集群与Redis分布式

41、Redis从入门到高可用,分布式实践

42、玩转算法

43、算法与数据结构

44、玩转算法面试 leetcode

45、打造扛得住的MySQL数据库架构

46、Java c++算法与数据结构

47、全网稀缺Vue 2.0高级实战 独立开发专属音乐WebAPP

48、Java开发企业级权限管理系统

49、Vue.js高仿饿了么外卖App 前端框架Vue.js 1.0升级2.0

50、webapp书城开发

51、组件方式开发 Web App全站

52、看得见的算法 7个经典应用诠释算法精髓

53、Node.js微信公众号开发

54、全栈最后一公里 - Nodejs 项目的线上服务器部署与发布

55、Angular 4.0从入门到实战 打造股票管理网站

56、Vue2.0+Node.js+MongoDB 打造商城系统

57、ionic2飞速上手的跨平台App开发

58、Python3.6 强力Django+杀手级Xadmin打造上线标准的在线教育平台

58、PHP Thinkphp 5.0 仿百度糯米开发多商家电商平台

59、AngularJS全栈开发知乎

60、微信小程序入门与实战 常用组件 API 开发技巧 项目实战

61、PHP开发高可用高安全App后端

62、高性能 高价值的PHP API

63、react native 开发跨平台github

64、Angular 打造企业级协作平台

65、前端小白入门系列课程

66、前端JS基础面试技巧

67、前端跳槽面试必备技巧

68、6小时jQuery开发小应用

69、响应式开发一招致胜

70、掌握React Native技术转型随意切换

71、对接真实数据 从0开发前后端分离企业级上线项目

72、IntelliJ IDEA入门到精通视频教程

73、Spring Cloud微服务实战视频课程

74、Spring Boot实战与原理分析视频课程

75、Spring Boot 教程全集

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77、Python数据分析与可视化实战

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79、opencv视频教程经典20讲

80、Deep Learning for Self-Driving Cars自动驾驶的深度学习

81、selenium2从零学习自动化测试视频

82、区块链技术从入门到精通

83、Nginx从入门到精通

84、牛客网 初中高级项目

85、Java版数据结构与算法

86、udacity数据分析师纳米学位

87、Udacity前端工程师纳米学位课程

88、Udacity机器学习

89、Python Flask 构建微电影视频网站

90、ES6+ 开发电商网站的账号体系 JS SDK

91、ES6零基础教学解析彩票项目

92、Redux+React Router+Node.js全栈开发

93、企业级刚需Nginx入门,全面掌握Nginx配置+快速搭建高可用架构

94、Webpack + React全栈工程架构项目实战精讲

95、Python接口测试框架实战与自动化进阶

96、Python3 全网最热的Python3入门+进阶 比自学更快上手实际开发

97、跨平台混编框架 MUI 仿豆瓣电影 APP

98、Java校招面试 Google面试官亲授

99、全面系统讲解CSS 工作应用+面试一步搞定

100、基于大数据技术之电视收视率企业项目实战(hadoop+Spark)

101、Kotlin打造完整电商APP 模块化+MVP+主流框架

103、让你页面速度飞起来 Web前端性能优化

104、Android直播APP开发项目实战视频教程

105、组件化封装开发Android App实战

106、PHP从基础语法到原生项目开发

107、手工测试企业项目实践及面试提升

108、Kotlin系统入门与进阶

109、区块链技术从入门到精通

110、2017年新生大学区块链视频教程

111、Node.js入门到企业Web开发中的应用

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114、程序猿的内功修炼,学好算法与数据结构

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117、Java SSM淘淘商城12天电商项目

118、高性能可扩展MySQL数据库设计及架构优化 电商项目

119、Android强化:服务与通信

120、dubbo、spring boot、spring cloud

121、大规模高性能分布式存储系统设计与实现

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时间: 2024-10-11 21:56:45

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Python3入门机器学习--经典算法与应用|Python3机器学习

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Python3入门机器学习经典算法与应用学习 资源

 Python3入门机器学习经典算法与应用学习 资源 datasets可以用来加载真实数据进行模型训练的测试 import sklearn.datasetsdatasets.load_iris() # 用于加载鸢尾花数据集datasets.load_digits() # 用于加载手写识别的数据集datasets.load_boston() #  用于加载波士顿房价的数据集fetch_mldata用于加载MNIST数据集from sklearn.datasets import fetch_mlda

Python3入门机器学习经典算法与应用

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupyter Notebook基础3-2 Jupyter

Pyhon3实现机器学习经典算法(一)KNN

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).

机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归(Linear Regression)算法

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归(Linear Regression)算法

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之一.机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的.顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法:回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目

机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用

摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学

机器学习经典算法具体解释及Python实现--K近邻(KNN)算法

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些