详细介绍了机器学习的方法，主要是通过python实现的，

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

Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlowPDF与代码合集，亚马逊排名第一的机器学习与深度学习书籍

含scikit-learn包，适用于python3.7版本64位，官网自下。
保证可用。

scikit-learn.user_guide_0.16.1.pdf

该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount

earningDataMiningwithPython-SecondEditionbyRobertLaytonEnglish|4May2017|ASIN:B01MRP7VFV|358Pages|AZW3|2.85MBKeyFeaturesUseawidevarietyofPythonlibrariesforpracticaldataminingpurposes.Learnhowtofind,manipulate,analyze,andvisualizedatausingPython.Step-by-stepinstructionsondataminingtechniqueswithPythonthathavereal-worldapplications.BookDescriptionThisbookteachesyoutodesignanddevelopdataminingapplicationsusingavarietyofdatasets,startingwithbasicclassificationandaffinityanalysis.ThisbookcoversalargenumberoflibrariesavailableinPython,includingtheJupyterNotebook,pandas,scikit-learn,andNLTK.Youwillgainhandsonexperiencewithcomplexdatatypesincludingtext,images,andgraphs.YouwillalsodiscoverobjectdetectionusingDeepNeuralNetworks,whichisoneofthebig,difficultareasofmachinelearningrightnow.WithrestructuredexamplesandcodesamplesupdatedforthelatesteditionofPython,eachchapterofthisbookintroducesyoutonewalgorithmsandtechniques.Bytheendofthebook,youwillhavegreatinsightsintousingPythonfordataminingandunderstandingofthealgorithmsaswellasimplementations.WhatyouwilllearnApplydataminingconceptstoreal-worldproblemsPredicttheoutcomeofsportsmatchesbasedonpastresultsDeterminetheauthorofadocumentbasedontheirwritingstyleUseAPIstodownloaddatasetsfromsocialmediaandotheronlineservicesFindandextractgoodfeaturesfromdifficultdatasetsCreatemodelsthatsolvereal-worldproblemsDesignanddevelopdataminingapplicationsusingavarietyofdatasetsPerformobjectdetectioninimagesusingDeepNeuralNetworksFindmeaningfulinsightsfromyourdatathroughintuitivevisualizationsComputeonbigdata,includingreal-timedatafromtheinternetAbouttheAuthorRobertLaytonisadatascientistworkingmainlyontextminingproblemsforindustriesincl

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow关于机器学习中的重要库scikit-learn以及tensorflow的手上书

scikit-learn官方英文PDF，带目录，可点击跳转

python-machine-learning：scikit-learn和TPOT简介

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。