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机器学习预测实战代码与数据

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本资源提供基于真实案例的机器学习预测项目，包含详细的代码实现和相关数据集，适合于实践操作和深入学习。 机器学习预测实战代码数据

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  • 机器学习预测实战代码与数据
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    本资源提供基于真实案例的机器学习预测项目，包含详细的代码实现和相关数据集，适合于实践操作和深入学习。 机器学习预测实战代码数据
     
  • 机器学习-02-贷款预测（含代码与数据）
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    本课程为《机器学习》系列第二部分，专注于运用Python进行贷款风险评估预测。通过实际案例和完整代码讲解如何利用历史数据训练模型，并做出精准预测。包含所有所需数据资源。 这是一个在Analytics Vidhya上的贷款预测问题，包含两个数据集：训练集提供了部分申请人的相关信息及其贷款结果（批准或拒绝），测试集则仅提供了一些申请人的信息而没有其贷款结果。任务是通过这些数据构建一个分类模型，并对测试集中申请人的情况进行预测。 对于放贷决策的理解，可以作出以下假设： - 工资：工资越高，越容易获得贷款； - 贷款期限和金额：较短的贷款期限以及较小的贷款额更容易被批准； - EMI（每月还款额）占月收入的比例：比例越低，申请人更有可能通过审批； - 历史信用记录：已经偿还了之前所有贷款的人士，其新贷款申请获批的概率更大。
     
  • 恶意URL检测的机器学习实战（含代码和数据集）
    优质
    本书提供了一套完整的机器学习方法来检测恶意URL，并附有实际代码和数据集供读者实践。适合安全技术爱好者及专业人士阅读。 恶意URL检测属于机器学习中的分类问题，可以使用逻辑回归和支持向量机（SVM）模型来实现这一任务。本段落介绍了一种通过分析URL文本分词后的词频来进行恶意URL识别的方法，并利用开源数据集进行训练以构建检测模型。为了便于实际应用，我们将训练好的模型进行了持久化处理，在需要时可以直接加载使用而无需重新训练。此外，还提供了一个接口调用方案来实现对新URL的实时检测和预测判断。 本资源包含用于实践恶意URL检测的机器学习代码以及相关数据集。
     
  • 中文文本分类的机器学习实战代码与数据
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    本书提供了一系列关于中文文本分类的实用机器学习代码和相关数据集，旨在帮助读者掌握实际操作技能。 实验要求如下： 1. 文本类别数量：至少包含10个类； 2. 训练集文档数：不少于50,000篇；每个类别平均有5,000篇文章。 3. 测试集文档数：不少于50,000篇；每类平均也有5,000篇文章。实验分组完成，小组成员不超过三人，独立完成可以获得额外分数。 【实验内容】 1. 构建语料库，包括使用爬虫抓取网页等方法； 2. 数据预处理：文档模型建立（如去噪、分词）、数据字典构建，并用词袋或主题模型表示文档。特别地，采用LDA这样的主题模型会获得额外分数。 3. 选择分类算法（朴素贝叶斯是必须的，SVM或其他可选），训练文本分类器，理解所使用算法的工作原理和参数含义； 4. 对测试集中的文章进行分类处理； 5. 利用准确率和召回率评估测试集中文本的分类结果：计算每类别的准确率、召回率，并求出整体上的准确率和召回率。
     
  • 《机器学习实战》代码与数据集下载-附件资源
    优质
    《机器学习实战》提供了丰富的实践案例和算法讲解。本页面为读者提供该书所需的所有代码及数据集的下载服务，帮助学习者更好地理解并应用书中知识。 《机器学习实战》源码和数据集的下载可以通过访问相关的附件资源来获取。
     
  • Python机器学习实战：房价预测完整案例及数据集
    优质
    本书通过一个完整的房价预测项目，介绍如何使用Python进行机器学习实践。读者将学到数据分析、模型训练和评估等关键技能。包含详尽的数据集供练习使用。 Python机器学习房价预测完整案例及数据集：包括获取数据、划分测试集、可视化以获得更多信息、寻找相关性、属性组合、数据处理（如清洗数据、处理文本和分类属性）、自定义转换器以及流水线式的数据转换；选择并训练模型，涉及在训练集中进行训练与评估，并通过交叉验证来更好地评估性能；微调模型包括网格搜索和随机搜索，分析最佳模型及其误差，并最终使用测试集对系统进行全面评估。
     
  • 机器学习实践数据集与代码
    优质
    本资源集合了各类机器学习项目的实践数据和配套代码，旨在为初学者及进阶者提供动手操作的学习材料，加速理论向实践转化。 在学习机器学习的过程中，很多人可能会觉得已经掌握了相关知识，但在实际应用时却发现难度远超预期。通过实践项目可以快速提升你的技能，并且让你有机会探索更多有趣的主题。此外，你还可以将这些项目添加到自己的作品集中，这有助于你在求职过程中获得更多的机会和更高的薪酬。 下面我会介绍一些常见的机器学习算法及其实现方法，帮助大家系统地掌握机器学习知识。
     
  • 实战中的深度学习与机器学习数据集
    优质
    本课程深入讲解如何在实际问题中应用深度学习和机器学习技术，并重点介绍各类常用的数据集及其使用方法。 深度学习与机器学习实战数据集全套包括以下内容： - 《机器学习实战1：四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测》.csv - 《深度学习实战1：企业数据分析与预测（keras框架）》.csv - 《深度学习实战2：企业信用评级与预测（keras框架）》.xls - 《深度学习实战3：文本卷积神经网络(TextCNN)新闻文本分类》 - 《深度学习实战6：卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量预测》.csv - 《深度学习实战7：电商产品评论的情感分析》.csv
     
  • 实战机器学习的数据集
    优质
    实战机器学习的数据集是一本专注于提供实用案例和数据集资源的学习资料，旨在帮助读者通过实践掌握机器学习的核心技术与应用。 机器学习实战数据集提供了一系列用于实践的样本集合，帮助用户在实际操作中掌握机器学习技术。