文件名称：菜菜的sklearn课堂完整版pdf(1-11课).rar
文件大小：151.84MB
文件格式：RAR
更新时间：2023-07-08 13:33:16
机器学习 scikit-learn 人工智能 python sklearn
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 version 8 SVM 案例 9 线性回归 10 朴素贝叶斯 11 XGBoost
【文件预览】：
参考书1.jpg
参考书3.jpg
09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归
----线性回归大家族 full version.pdf(4.98MB)
----线性回归 - 代码.ipynb(473KB)
----线性回归 课件 + 代码.zip(4.92MB)
08支持向量机下
----.ipynb_checkpoints()
--------SVM 2 - 理论部分源码-checkpoint.ipynb(662KB)
----cityll.csv(4KB)
----SVM数据.zip(4.24MB)
----SVM 2 - 案例部分源码.ipynb(373KB)
----weather.csv(15.15MB)
----SVM (下) full version.pdf(3.33MB)
----Cityclimate.csv(4KB)
----SVM 2 - 理论部分源码.ipynb(662KB)
----weatherAUS5000.csv(539KB)
----SVM (下) - 源码.zip(222KB)
----samplecity.csv(2KB)
----SVM (下) full version.xml(31KB)
06聚类算法Kmeans
----聚类算法与Kmeans代码.zip(2.52MB)
----.ipynb_checkpoints()
--------聚类算法与Kmeans-checkpoint.ipynb(3.39MB)
----聚类算法与Kmeans.ipynb(3.39MB)
----聚类算法KMeans EDU version.pdf(2.19MB)
05逻辑回归与评分卡
----.ipynb_checkpoints()
--------评分卡模型-checkpoint.ipynb(266KB)
--------逻辑回归-checkpoint.ipynb(234KB)
----vali_data.csv(8.77MB)
----逻辑回归 full version.pdf(3.03MB)
----rankingcard.csv(7.21MB)
----逻辑回归 full version.xml(31KB)
----评分卡模型.ipynb(266KB)
----ScoreData.csv(2KB)
----逻辑回归课件 + 数据.zip(5.84MB)
----model_data.csv(20.54MB)
----逻辑回归.ipynb(55KB)
011XGBoost
----.ipynb_checkpoints()
--------Untitled-checkpoint.ipynb(72B)
--------xgboost code-checkpoint.ipynb(611KB)
----XGBoost full version.pdf(5.31MB)
----xgboost code.ipynb(612KB)
----xgboost 代码 + 课件.zip(5.36MB)
07支持向量机上
----.ipynb_checkpoints()
--------SVM1-checkpoint.ipynb(1.23MB)
----Record.ipynb(31KB)
----SVM (上) full version.pdf(7.72MB)
----SVM1.ipynb(1.23MB)
----SVM (上) full version.xml(21KB)
010朴素贝叶斯
----010朴素贝叶斯.rar(4.13MB)
----Naive Bayes源码.ipynb(2.99MB)
----朴素贝叶斯 full version.pdf(3.4MB)
03数据预处理和特征工程
----.ipynb_checkpoints()
--------record-checkpoint.ipynb(133KB)
----digit recognizor.csv(73.22MB)
----record.ipynb(133KB)
----Narrativedata.csv(18KB)
----数据预处理和特征工程 - 数据.zip(8.91MB)
----数据预处理与特征工程 full version.xml(19KB)
----数据预处理与特征工程 full version.pdf(2.58MB)
开始机器学习之前：配置开发环境.pdf
02随机森林
----.ipynb_checkpoints()
----Record.ipynb(242KB)
----train.csv(73.22MB)
----digit recognizor.zip(14.88MB)
----sample_submission.csv(235KB)
----test.csv(48.75MB)
----随机森林 full version.pdf(2.46MB)
04主成分分析PCA与奇异值分解SVD
----.ipynb_checkpoints()
--------Record-checkpoint.ipynb(350KB)
--------record2-checkpoint.ipynb(72B)
----digit recognizor.csv(73.22MB)
----Record.ipynb(350KB)
----record2.ipynb(93KB)
----降维算法 full version.xml(35KB)
----降维算法 full version.pdf(2.71MB)
参考书2.jpg
01 决策树课件数据源码
----Tree.dot(2KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------决策树 原理部分源码-checkpoint.ipynb(178KB)
--------决策树 案例部分源码-checkpoint.ipynb(35KB)
----data.csv(60KB)
----决策树 原理部分源码.ipynb(178KB)
----决策树原理更新.pdf(3.6MB)
----Taitanic data.zip(32KB)
----Tree(2KB)
----test.csv(28KB)
----决策树 案例部分源码.ipynb(35KB)
----Tree.pdf(28KB)
----决策树 full version.pdf(3.31MB)