在好例子网,分享、交流、成长!
您当前所在位置:首页Python 开发实例Python语言基础 → Python机器学习基础书中代码

Python机器学习基础书中代码

Python语言基础

下载此实例
  • 开发语言:Python
  • 实例大小:0.03M
  • 下载次数:15
  • 浏览次数:65
  • 发布时间:2022-10-19
  • 实例类别:Python语言基础
  • 发 布 人:dajiangxi
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2

实例介绍

【实例简介】Python机器学习基础书中代码

【实例截图】

from clipboard

【核心代码】

.
├── Introduction-to-Machine-Learning-with-Python-code-master
│   ├── Deep_learning
│   │   ├── Dim_reshape.py
│   │   ├── Model.py
│   │   ├── Optimize.py
│   │   ├── Predict.py
│   │   ├── Sigmoid.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── initialize_with_zeros.py
│   │   └── propagate.py
│   ├── Iris_test
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── __main__.py
│   ├── Para_tunning
│   │   ├── CV_fold.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── __main__.py
│   ├── Supervised_learn
│   │   ├── Decision_tree.py
│   │   ├── Estimate_eval.py
│   │   ├── Grad_Boost.py
│   │   ├── KNN.py
│   │   ├── Linear_reg.py
│   │   ├── Logistic_reg.py
│   │   ├── Nerual_Network.py
│   │   ├── Random_forest.py
│   │   ├── SVM.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── __main__.py
│   │   ├── load_data.py
│   │   └── tree.dot
│   └── Unsup_learn
│       ├── Agglom_cluster.py
│       ├── Auto_coder.py
│       ├── Compare.py
│       ├── DBscan.py
│       ├── Feature_selected.py
│       ├── Mean_Shift.py
│       ├── NMF_manifold.py
│       ├── PCA.py
│       ├── Preprocessing.py
│       ├── __init__.py
│       ├── data.csv
│       └── k-means.py
└── python机器学习基础书中代码_Introduction-to-Machine-Learning-with-Python-code-master.zip

6 directories, 39 files


实例下载地址

Python机器学习基础书中代码

不能下载?内容有错? 点击这里报错 + 投诉 + 提问

好例子网口号:伸出你的我的手 — 分享

网友评论

发表评论

(您的评论需要经过审核才能显示)

查看所有0条评论>>

小贴士

感谢您为本站写下的评论,您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值,所以请认真填写。

  • 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字,对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
  • 相信您也不想看到一排文字/表情墙,所以请不要反馈意义不大的重复字符,也请尽量不要纯表情的回复。
  • 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明,或许是您遗漏了。
  • 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦,又没人会搭理,于人于己都无利。

关于好例子网

本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享,对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论平台是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明

;
报警