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AdaBoost
- 用python实现的AdaBoost分类算法，文件是一个ipython notebook，可以直接用ipython/jupyter打开使用。内附简单测试数据集。 程序运行需要numpy库的支持。-An AdaBoost classifier implemented with Python.
recommendations
- Python编写简单的推荐系统，供初学者使用-Python written in a simple recommendation system for beginners
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- python scikit-learn lshforest的使用-use lshforest
doubanWebSpider
- 快速搭建Spring + SpringMVC + Mybatis平台 使用ALS协同过滤推荐模型构建图书推荐模型 使用Python搭建推荐服务，与Java服务用Json进行数据交互 NLTP情感分析 -using Spring+ SpringMVC+ Mybatis recommend system
kNN
- 使用python编写kNN算法，包括生成数据集，简单分类器，文本转换等简单算法。-Using python write kNN algorithms, including generating a data set, a simple classification, text conversion simple algorithm.
emailSpam.tar
- 垃圾邮件识别的简单代码，使用python编写，含有测试用例-Simple code spam detection using python write, containing test cases
learning-data-mining-with-python
- 《python数据挖掘入门与实践》随书源代码，Chapter1-Chapter12.使用ipython notebook运行，包括社会媒体挖掘，作者归属，新闻语料分析，大数据处理等应用实例。-Python data mining entry and practice with the book source code, using Chapter1-Chapter12. IPython notebook operation, including social media mining, aut
python-LDA-master
- 使用python语言实现TFIDF文本关键字提取代码-Python tfidf
KNN，SVM，决策树，朴素贝叶斯
- 用python的sklearn包分类 简单的对数据进行分类(Sort with Python's sklearn package Simple classification of data)
NNRec-master
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特征分解
- 简单的特征分解使用说明,使用numpy.linalg.eig()函数(Simple Method to use eig)
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Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pa
利用Python进行数据分析
- 数据挖掘python语言的学习资料，包括常用算法的实现和工具的使用(Data Mining Pthon Language Learning Materials, including the Implementation of Common Algorithms and the Use of Tools)
PYTHON
- 多无人协同任务分配程序平台，针对数学模型，属于matlab代码,优化的操作界面，可直接迁入使用！多无人协同任务分配程序平台，针对数学模型，属于matlab代码,优化的操作界面，可直接迁入使用！
ml_homework_1
- 此代码使用python中的sklearn实现了对uci中spambase垃圾邮件数据集的分类(This code uses sklearn in Python to realize the classification of spam dataset in UCI)
共享单车数据挖掘Python源码
- 关于使用Python进行共享单车数据挖掘，数据分析源码，包括数据清洗，可视化等
boston_housing
- 采用机器学习预测房价.使用波士顿房屋信息数据来训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。(Using Machine Learning to Predict House Prices)
python机器学习
- python机器学习Chapter1.4的示例代码。使用jupyter notebook。python2.
Decision_tree-python
- 使用决策树（包括ID3,C45,CART）对数据做多分类预测。(Use Decision Tree to classify.)
豆瓣
- 使用爬虫从豆瓣官网获得影评TOP250的电影，以Excel文件的形式存储在本地。(Use the crawler to get the top 250 movie reviews from Douban official website and store them locally as Excel files.)