文件名称：机器学习入门：U Udacity机器学习入门代码和注释
文件大小：6.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 11:24:41
machine-learning udacity scikit-learn enron-dataset scikit-learnPython
机器学习入门 Udacity课程的代码和注释。 要求 为了运行示例代码，您将需要以下软件包： 安装 如果您没有安装Python，请前往。 所有代码均使用Python 2.7版进行了测试。 运行以下命令以安装所有必需的依赖项： $ pip install -U numpy scipy matplotlib scikit-learn nltk 该项目也使用Enron数据集。 要下载数据集，请运行以下命令： # Go to the project directory. $ cd /path/to/intro-to-machine-learning # RUn the startup scri
【文件预览】：
intro-to-machine-learning-master
----naive_bayes()
--------email_classifier()
--------terrain_classifier()
--------README.md(11KB)
----.python-version(7B)
----LICENSE.txt(19KB)
----choose_your_own_algorithm()
--------terrain_classifier()
--------slides()
--------README.md(10KB)
----datasets_and_questions()
--------slides()
--------README.md(2KB)
--------explore_enron_data()
----python-notes.md(10KB)
----scikit-and-scipy-notes.md(8KB)
----tools()
--------terrain_classifier_plotter.py(2KB)
--------terrain_classifier_runner.py(716B)
--------enron_dataset_downloader.py(2KB)
--------email_classifier_runner.py(1KB)
--------email_pre_processor.py(3KB)
--------terrain_data_generator.py(1KB)
--------modules_checker.py(517B)
--------README.md(7KB)
--------startup.py(488B)
--------timer.py(256B)
----README.md(3KB)
----svm()
--------email_classifier()
--------terrain_classifier()
--------slides()
--------README.md(9KB)
----data()
--------poi_names.txt(748B)
--------enron_people.pkl(37KB)
--------email()
--------.gitignore(17B)
----regression()
--------age_net_worth()
--------slides()
--------README.md(3KB)
----.gitignore(6B)
----decision_tree()
--------email_classifier()
--------terrain_classifier()
--------slides()
--------README.md(8KB)