机器学习分类模型Introduction-to-ML-Classification-Models-using-scikit-learn-master.zip

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斯坦福大学机器学习AndrewNg公开课所有问题及答案

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

COAE2014数据集，用做简单的机器学习情感分析的训练集很不错

此数据集包含1000张图片，总共分为10类。
分别是人，沙滩，建筑，大卡车，恐龙，大象，花朵，马，山峰，食品十类。
每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
可以为计算机性能较差的机器学习爱好者提供浅层研究的数据集。

机器学习个人笔记完整版　　　　　　　　　　　　中文版

支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统，主要用来处理二元样本的分类问题，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，来获得最好的推广能力，要求分类线不但能将两类无错误地分开，而且要使两类的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（如使训练误差为0），而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小，

互联网上经常被用来研究信用风险评级模型的加州大学机器学习数据库中的germancreditdata

用了Alpha-beta算法，可以聊天，可以联机，高端大气上档次的界面，后序正在补充机器学习功能，修改代码。
也希望高手给予指点

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。