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(菜菜机器学习指南)Tsai_sklearn_tutorial.zip

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简介:
本资料包《菜菜机器学习指南》提供全面的sklearn库教程,帮助初学者快速掌握Python中用于机器学习的核心工具。包含详细实例和代码解析,适合自学与教学使用。 菜菜完整机器学习教程包括代码、参数说明及参考书目的目录等内容: 01 决策树课件数据源码 02 随机森林 03 数据预处理和特征工程 04 主成分分析PCA与奇异值分解SVD 05 逻辑回归与评分卡 06 聚类算法Kmeans 07 支持向量机(上) 08 支持向量机(下)

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客服
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  • Tsai_sklearn_tutorial.zip
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    本资料包《菜菜机器学习指南》提供全面的sklearn库教程,帮助初学者快速掌握Python中用于机器学习的核心工具。包含详细实例和代码解析,适合自学与教学使用。 菜菜完整机器学习教程包括代码、参数说明及参考书目的目录等内容: 01 决策树课件数据源码 02 随机森林 03 数据预处理和特征工程 04 主成分分析PCA与奇异值分解SVD 05 逻辑回归与评分卡 06 聚类算法Kmeans 07 支持向量机(上) 08 支持向量机(下)
  • 】新手的sklearn课堂教程及代码
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    本教程为机器学习初学者设计,通过实例教授如何使用Python中的sklearn库进行模型构建与训练。适合完全没有编程经验的新手跟随学习,并提供详细代码供实践参考。 B站课程《菜菜的机器学习sklearn》配有详细的教材和代码,老师讲解非常详细,十分推荐。课程链接可以在B站搜索BV1vJ41187hk查看。 去掉链接后: 《菜菜的机器学习sklearn》这门B站课程有配套的教材和代码支持,老师的讲解很详尽,强烈推荐大家去学习。
  • 讲义与资料
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    菜菜的机器学习讲义与资料是一份针对初学者的系统化教程,旨在通过简洁明了的语言和丰富的实例帮助读者快速掌握机器学习的核心概念和技术。 菜菜机器学习讲义和资料包含了丰富的教学内容和实用的学习材料。这些资源旨在帮助学生更好地理解和掌握机器学习的基本概念和技术应用。通过系统的讲解与实践案例分析,使学员能够迅速入门并深入探索这一领域。同时,配套的练习题和项目作业有助于巩固所学知识,并鼓励创新思考以解决实际问题。
  • VFP新手——《VFP》
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  • 的sklearn全套资料(课件、代码、ipynb)
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    本套资料为菜菜的sklearn机器学习课程全套内容,包含详细的课件讲解、完整源代码及可直接运行的Jupyter Notebook文件。适合初学者系统学习机器学习知识。 菜菜的sklearn机器学习完整版包括课件、代码和ipynb文件: - 01 决策树:包含课件数据源码; - 02 随机森林; - 03 数据预处理与特征工程; - 04 主成分分析PCA与奇异值分解SVD; - 05 逻辑回归与评分卡; - 06 聚类算法Kmeans; - 07 支持向量机(上)和(下)两部分; - 09 回归大家族:线性回归、岭回归、Lasso及多项式回归; - 010 朴素贝叶斯; - 011 XGBoost。
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