lvah / PPTSourceLinks
python阶段PPT课件详细整理内容
☆25Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for PPTSource
Users that are interested in PPTSource are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 《Python数据可视化之matplotlib实践》配套代码。☆64Updated 5 years ago
- 本项目收集了计算机类常用电子书整理,附带下载链接,包括Java,Python,Linux,Go,C,C++,数据结构与算法,人工智能,计算机基础,面试,设计模式,数据库,前端、TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习,深度学习、大数据系列(Spar…☆66Updated 5 years ago
- 《Python数据分析与应用》《Python数据分析与数据挖掘实战》课中、课后练习题源码☆54Updated 4 years ago
- 牛客网数据库SQL实战题目汇总☆61Updated 6 years ago
- 《AI基础网络架构》 《异构计算》 《算法图解》 《Tensorflow 实战Google深度学习框架》 《推荐系统实践》《Python数据采集》 《机器学习实战》 《统计学习方法》☆163Updated 2 months ago
- 蚂蚁学Python,微信公众号的代码仓库☆217Updated 3 years ago
- 《Python数据挖掘入门与实践》 代码,数据以及教程☆106Updated 5 years ago
- 《数据结构与算法之美》的学习笔记和python代码实现☆486Updated 3 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法,决策树(Iris鸢尾花数据集),KNN(mnist手写数字数据集),朴素贝叶斯分类西瓜数据集,trec06c数据集垃圾邮件分类(spam),逻辑斯蒂回归,随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比,mnist中8和9的二分类,泰坦尼克号…☆188Updated 7 years ago
- 机器学习算法模型的知识图谱(思维导图)构建☆64Updated 6 years ago
- 房价预测完整项目:1.爬取链家网数据 2.处理后,用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好,R^2值0.75左右☆245Updated 6 years ago
- python数据分析基础☆96Updated last year
- 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。☆105Updated 4 years ago
- 《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展☆231Updated 6 years ago
- Python 实现常见的50个可视化作品☆51Updated 6 years ago
- 机器学习、深度学习一些个人认为不错的书籍。☆85Updated 3 years ago
- 【机器学习/Kaggle教学】kaggle案例实战班-案例分析☆12Updated 5 years ago
- 数学相关知识 包括 高数 概率 线性代数☆60Updated 5 years ago
- 西瓜书概念整理☆90Updated 4 years ago
- 公众号:早起Python☆366Updated 3 years ago
- Python数据科学系专栏(pandas、Numpy、SKlearn、Matplotlib)、实战项目(代码、讲解、数据集)☆221Updated last year
- 可能是最通俗易懂的Python入门资料整理和最优学习路线推荐。☆55Updated 6 years ago
- Python科学计算库Numpy的代码实现☆66Updated 5 years ago
- ☆115Updated last year
- 人工智能Python全栈工程师 人工智能时代已经来临,再不学习就会被淘汰! python考试,已经被列为国家计算机二级考试 python课程,已经被浙江的中学列为必修课内容之一 python课程,已经被山东的小学列为选修课课程之一 零基础? 怕啥,君社教育来帮你! Pyt…☆107Updated 4 years ago
- 李航统计学习方法(第二版)的学习笔记,包括:1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库☆126Updated 4 years ago
- 深圳链家租房数据分析☆42Updated 5 years ago
- 学习python过程中的知识积累☆64Updated 5 years ago
- 各种机器学习方法在sklearn中的使用-菜菜的机器学习sklearn课堂☆97Updated 6 years ago
- Python编程 从入门到实践☆104Updated 7 years ago