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DeepLearningTutorials-master
- 深入学习是机器学习研究的一个新领域,已介绍了移动机器学习的目标更接近原来的目标之一:人工智能。深度学习学习多个水平的代表性和抽象,帮助理解数据(如图像、声音和文字。本文提供的教程将向您介绍一些最重要的深度学习算法,还将向您展示如何使用Theano运行它们。Theano是一个python库,使写作深度学习模型简单,并提供培训在GPU的选项。-run them using Theano. Theano is a python library
classification
- sklearn库对数据进行分类的机器学习经典例子的python实现-Sklearn library classifying data of machine learning python implementation of a classic example
Machine-Learning-in-Python
- 《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》源码，提供了一些流行的机器学习框架与程序库的应用实例，包括tensorflow框架，注重实战。-Python machine learning and practice: zero to the road leading to the Kaggle contest source code, provides some popular machine learning f
SRBCT
- 机器学习数据集，用于matlab,二分类数据集，Python可用库实现读取(srbct dataset used in machine learning, mat format)
python标准库 中文版 文字版
- python 标准库，参考书，机器学习，深度学习，人工智能必备(Python standard library, reference books, machine learning, depth learning, artificial intelligence essential)
python
- python 线性回归,引用了机器学习的scikit-learn包库 值得学习(python linear regression,introduce scikit-learn maching learning it is worth learning)
ml-startup-1
- 线型模型的学习资料 python源码，依赖sk-lean库实现(Linear model of learning materials Python source code, relying on sk-lean library implementation)
network2
- 初学机器学习，第一步是做一个简单的手写数字识别，我选用的是MNIST数据集（用其他数据集也可以，原理都差不多），算法是KNN（下载库直接调用函数，算法的具体实现没有过多关心）。在网上也看到过MNIST数据集的Python代码，但是感觉有些复杂，作为初学者见到那么多代码就头大……这里分享一下我的代码，虽然并不完善，但是可以为其他初学者提供一点简单的思路吧。(Learning machine learning, the first step
Hands_on_ML
- 很棒的入门向机器学习/数据科学的图书，基于scikit learn和TensorFlow库，手把手叫你如何上手机器学习，如何做数据挖掘。(the Best seller In American Amazon. With this book, you can learn a lot about how to use sklean and Tensorflow, in addition, you can have a practical u
milk-master
- 机器学习python类库，机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。(Machine learning Python class library)
CART
- 对汽车评估的分类决策树构建,使用了常用的python的机器学习库scikit-learn(Construction of classified decision tree for automobile evaluation,Use the common Python's machine learning library scikit-learn)
机器学习实战
- 机器学习的算法，主要使用python语言，Numpy库，进行算法分析。(Algorithm for machine learning)
[Python2]《机器学习实战》及源代码
- Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平
TensorVision
- tensorvision的库文件，用于python机器学习的编程(The library file of tensorvision is used for Python machine learning programming.)
贝叶斯方法 -概率编程与贝叶斯推断 zip
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名
python数据分析 韩波
- 一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Pyt
ILearnMachineLearning.py-master
- 这个储存库是我的作品和与数据科学和机器学习相关的项目的集合。在我的脚本中，我主要使用python及其专用的库：pandas、numpy、scipy、sci kit learn、matplotlib、basemap plotly。我还用了一些d3进行数据可视化。我还尝试从sci kit学习库中定制算法实现(This repository is a collection of my works and projects related to
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要
Fourier-Transform
- 傅立叶变换（FT）将时间函数（信号）分解为构成它的频率，其方式类似于如何将音乐和弦表示为其组成音符的频率（或音调）。在这个排序库中，我将实现一个通用的傅立叶变换算法，对于>0个的常数a，b，...它能够分解函数f（x）=sin（2apix）+sin（2bpix）...。 作者 Fotios Kapotos-初始工作 这个项目是根据麻省理工学院的许可证授权的-参见LICENSE.md许可证文件以获取详细信息(The Fourier