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【机器学习】新手指南：菜菜的sklearn课堂教程及代码

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简介：
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。

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  • 【机器学习】新手指南：菜菜的sklearn课堂教程及代码
    优质
    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。
     
  • 菜菜的sklearn机器学习全套资料（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。
     
  • （菜菜机器学习指南）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）
     
  • 菜菜sklearn教程pdf.rar
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    该资源为《菜菜sklearn机器学习案例实战》PDF版本，包含大量实用示例和代码，适合初学者深入学习Python的sklearn库进行机器学习项目开发。 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 8 SVM 案例 9 线性回归 10 朴素贝叶斯 11 XGBoost 12 神经网络
     
  • 史上最详尽的菜菜sklearn学习教程.rar
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    本教程为《史上最详尽的菜菜sklearn学习教程》，内含全面且详细的sklearn库使用指南，适合初学者快速入门并掌握机器学习项目开发技能。 史上最全的菜菜的sklearn学习教程，内容非常详细。
     
  • VFP新手指南——《菜鸟学习VFP》
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    《菜鸟学习VFP》是一本专为初学者设计的手册，旨在帮助对VFP编程语言一知半解的新手快速掌握其核心概念和实用技巧。 为了帮助大家更好地准备计算机二级VFP考试，我编写了一份实用教程。这份教程语言通俗易懂，适合各个层次的学习者使用。希望对正在备考的朋友们有所帮助。
     
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    本资源为菜菜sklearn教程配套讲义，详细介绍了如何使用Python中的sklearn库进行机器学习实践。包含实例讲解与代码演示。适合初学者快速上手机器学习项目。 适合正在学习机器学习sklearn库的使用教程，关注即可下载哦~
     
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    《菜菜sklearn课程讲义完整版》是一份全面介绍Python机器学习库scikit-learn的学习资料，适合编程初学者系统掌握机器学习基础知识与技能。 机器学习中的sklearn是一个非常强大的Python库，它提供了广泛的算法来处理数据挖掘和数据分析任务。这个库简化了模型的构建过程，并且易于使用，使得即使是初学者也能快速上手进行实践操作。通过sklearn，用户可以轻松地执行预处理步骤、选择合适的模型以及评估预测结果等关键工作流程中的各个部分。
     
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    本资源包含菜菜的sklearn课程从第1课到第11课的所有PDF讲义，适合希望系统学习sklearn库进行机器学习应用的初学者和进阶者。 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版本 8. SVM案例 9. 线性回归 10. 朴素贝叶斯 11. XGBoost
     
  • 【机器学习】新手sklearn课程(1-12全集).zip
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    这是一套专为机器学习初学者设计的完整教程，涵盖了使用Python库scikit-learn进行实践操作的知识点和案例分析，适合自学和进阶。 机器学习sklearn课程对应b站的菜菜课程。