Advertisement

基于迪哥Python教学的数据分析与机器学习实战:包含配套代码和数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本书《基于迪哥Python教学的数据分析与机器学习实战》提供丰富的案例及完整代码、数据集,适合初学者系统掌握数据分析与机器学习技能。 基于《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战:配套代码和数据集》: 第16章介绍了聚类实例。 第20章探讨了LSTM情感分析的应用。 第18章提供了Tensorflow框架的实战案例。 第15章讲解了降维算法的相关内容。 第14章展示了如何打造音乐推荐系统。 第12章讲述了支持向量机的知识与应用。 第11章通过新闻分类实例进行实践学习。 第10章详细介绍了特征工程的重要性及实现方法。 第9章利用随机森林预测气温变化的案例进行了分析和讲解。 第6章讨论了信用卡欺诈检测的方法和技术。 此外,书中还涵盖了Matplotlib(第四章)和Pandas(第三章)、Numpy(第二章)的基础知识。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python
    优质
    本书《基于迪哥Python教学的数据分析与机器学习实战》提供丰富的案例及完整代码、数据集,适合初学者系统掌握数据分析与机器学习技能。 基于《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战:配套代码和数据集》: 第16章介绍了聚类实例。 第20章探讨了LSTM情感分析的应用。 第18章提供了Tensorflow框架的实战案例。 第15章讲解了降维算法的相关内容。 第14章展示了如何打造音乐推荐系统。 第12章讲述了支持向量机的知识与应用。 第11章通过新闻分类实例进行实践学习。 第10章详细介绍了特征工程的重要性及实现方法。 第9章利用随机森林预测气温变化的案例进行了分析和讲解。 第6章讨论了信用卡欺诈检测的方法和技术。 此外,书中还涵盖了Matplotlib(第四章)和Pandas(第三章)、Numpy(第二章)的基础知识。
  • Python挖掘)——航空旅客价值.zip
    优质
    本资料提供Python编程实现的数据挖掘与机器学习教程,重点在于航空旅客价值分析。包含所有所需源代码及数据集,便于实践操作。 《Python数据挖掘与机器学习实战》包含完整的代码及相关的数据集,并且只需稍作路径调整即可运行。文档中的Jupyter笔记本内有详细的代码注释及相关结果展示,适合用于学习或直接提交使用。
  • Python挖掘.zip
    优质
    本资源为《Python数据分析与挖掘实战》一书配套的源代码及数据集,涵盖书中案例所需的所有素材,便于读者实践学习。 该项目是团队成员近期最新开发的成果,代码完整且资料齐全(包括设计文档)。上传的项目源码经过严格测试,功能完善并能正常运行,请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者参考学习。无论是作为毕业设计、课程设计、作业还是项目初期演示,该项目都十分适用;同时也非常适合编程初学者进行进阶学习。如果在使用过程中遇到任何问题,欢迎随时交流讨论。 如果您有一定的基础,可以在现有代码基础上修改以实现其他功能,并直接应用于毕业设计或课程任务中。对于配置和运行存在疑问的用户,我们提供远程教学服务。 欢迎大家下载并积极沟通交流,在相互学习的过程中共同进步!
  • 唐宇unrate.csv失业率
    优质
    唐宇迪专注于通过机器学习技术解析和预测经济趋势。在本教程中,他详细讲解了如何使用Python分析美国失业率(unrate.csv)的数据集,并结合实际案例进行模型训练及优化。 唐宇迪机器学习与实战失业率数据集(unrate.csv),麦子学院机器学习与实战失业率数据集。
  • 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。
  • 恶意URL检测
    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。
  • 唐宇1.zip
    优质
    唐宇迪的数据与机器学习分析课程资料集,包含了一系列关于数据处理、特征工程以及模型训练的教程和实战案例。 唐宇迪的数据分析与机器学习视频课程包含全面的数据集,分为两个部分,这是第一部分。
  • 深度
    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
  • 础及项目
    优质
    本课程涵盖机器学习基础知识,并通过具体项目实践讲解如何构建与使用数据集以及编写相关代码。适合初学者入门并提升实际操作能力。 机器学习基础与项目实战的数据集以及代码提供了全面的学习资源,帮助初学者掌握从理论到实践的整个过程。这些资料涵盖了各种常见的机器学习任务和技术,并通过具体案例来加深理解。希望对正在进行相关研究或项目的人员有所帮助。
  • 预测
    优质
    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