【笔记】Python机器学习（二）

最新推荐文章于 2024-08-21 08:46:42 发布
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此博客为Python机器学习相关笔记，虽未给出具体内容，但推测围绕机器学习技术展开，涉及Python在机器学习中的应用，涵盖算法、模型等信息技术领域关键内容。

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机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习——python机器学习第2版笔记
weixin_45562632的博客
08-17 2523
python机器学习第二版笔记1 赋予计算机从数据中学习的能力1.1 构建把数据转换成知识的智能1.2 三种不同类型的机器学习1.3 基本术语与符号1.4 构建机器学习系统的路线图1.5 用python进行机学习2 训练简单的机器学习分类算法2.1 人工神经元——机器学习早期历史一瞥2.2 在python中实现感知器学习2.3 自适应神经元和学习收敛3 scikit-learn机器学习分类器一览3.1 选择分类算法3.2 了解scikit-learn软件库的第一步——训练感知器3.3 基于逻辑回归的分类概率
黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第一天）
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机器学习入门一、机器学习概述1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做什么1.1.3 人工智能阶段课程安排1.2 什么是机器学习1.2.1 定义1.2.2 解释1.2.3 数据集构成1.3 机器学习算法分类1.3.1 总结1.3.2 练习1.3.3 机器学习算法分类1.4 机器学习开发流程1.5 学习框架和资料介绍1.5.1 机器学习库与框架1.5.2 书籍资料1.5.3 提深内功二、特征工程2.1 数据集2.1.1 可用数据集2.1.2 sklearn数
python机器学习基础教程的学习笔记
yuangao08的专栏
12-01 501
很好的学习python与机器学习基础教程的学习笔记。 附上博客网址： https://blog.youkuaiyun.com/hnucsee_ljk/category_8656614.html
python机器学习（慕课学习笔记）
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python机器学习（慕课学习笔记） 相关介绍 部署步骤
Python机器学习预测算法
qq_32795481的博客
07-16 8650
a bytes-like object is required, not 'str'Python机器学习核心预测算法第2章 通过理解数据来了解问题2.1 解剖一个新问题2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择2.1.2 新数据集的注意事项2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的统计特征功能快捷键合理的...
Python机器学习基础教程笔记（一）
iAUTU的博客
11-25 2338
description: 《Python机器学习基础教程》的第一章笔记，书中用到的相关代码见github:https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python， 笔记中不会记录。
3天快速入门python机器学习（黑马xxx）
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07-31 5746
人工智能的起点机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能定义从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测数据、模型、预测从历史数据当中获得规律？...
【机器学习python常用的20个包】
学习，输出==》再学习再输出
08-21 2104
如果您想制作具有基本界面的应用程序（例如带有按钮和文本框的窗口），请使用 Tkinter。Dash 是一款出色的 Python 工具，可用于制作 Web 应用。由于它是非交互式的，因此即使用户未登录，它也可以在后台运行。Pendulum 是一款 Python 工具，可让您更轻松地处理日期和时间。您可以使用它来代替内置的 Python 日期和时间功能。对于需要将日期和时间放入 Python 代码中的程序员来说，它非常有用。但是，Pendulum 包可以更轻松地使用日期和时间进行更复杂的编码。
Python机器学习笔记三
sinat_37387357的博客
05-27 7867
1.Bagging（1）原理举例：1.假设有1000个样本，70%的样本作为训练集，30%的样本作为测试集。 2.从训练集700条里样本随机抽出500条样本，用来训练，于是生成了一条决策树。 3.然后有放回的再从700条样本在随机抽出500条样本，用来训练，于是又生成了一条决策树 4.同上，假设我以又放回的步骤随机抽取100次，这样我就生成了100条决策树了 5.这100条决策树...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
黑马python机器学习入门笔记
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《黑马Python机器学习入门笔记》是一份针对初学者编写的指南，旨在帮助读者掌握Python语言在机器学习领域的基本应用。这份笔记将带你踏入这个充满无限可能的领域，通过Python这门易学且强大的编程语言，开启你的数据...
Python 机器学习与自然语言处理学习笔记
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Python机器学习与自然语言处理学习笔记深入探讨了如何利用Python语言进行机器学习和自然语言处理（NLP）的研究和应用。在当今数据驱动的世界，这两种技术已成为数据科学和人工智能领域的重要组成部分。 机器学习是...
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《Python机器学习实践指南》的代码和笔记部分，为读者提供了可以直接运行的代码示例和详细的笔记说明，使得读者能够在实践中加深理解，并将理论知识转化为解决实际问题的能力。这些代码和笔记是作者在长期从事机器...
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sharding-jdbc示例代码
12-19
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
Python机器学习算法与案例实战笔记
资源摘要信息: "这份名为《机器学习笔记，案例数据等》的文件，包含了一系列用Python编写的机器学习算法和实战案例。它不仅涵盖了机器学习的核心概念和理论知识，还提供了丰富的实战代码和数据，以帮助读者更好地...
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