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python简明教程中文
说明： 用以python初学者的入门书籍，适合刚入门还没接触编程的人(For beginners with Python introductory books, suitable for beginners have not yet come into contact with programming)
- 2021-01-16 22:22:36下载
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python 爬虫
很精简的大师级爬虫，希望你能认真把每一句都看懂，会收获很多的
- 2022-08-08 20:25:03下载
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Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On
说明： 深度强化学习示例，包含很多常用算法。代码清晰，非常好。(Deep Reinforcement Learning Hands on)
- 2021-03-30 08:56:46下载
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Chapter01
说明： 《PyQt5快速开发与实战》
第一章节程序(PyQt5 Rapid Development and Practice
Chapter I Procedure)
- 2020-06-21 07:40:02下载
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Traffic-Signal-Control-master
说明： 附有论文，交通信号灯识别源程序。采DDPG深度强化学习方法。给出了LOSS损失函数图像(With the paper, traffic signal recognition source program.)
- 2020-04-14 11:15:57下载
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SVM_REGRESSION
这段时间自己在学机器学习相关的内容，其中用到了SVM回归。我采用的libSVM.网上论坛和博客已经有其相当详细的介绍，但是操作步骤比较多，且要下载的文件也比较多。之后我把应该要具有的svm文件整理在一个文件夹中，并把相关教程，和自己的操作经验一并打包在此分享。有些文件是自己编写的，用来转换libsvm数据格式，其他的都在相应的文件夹下可以找到，我自己的实验数据和图也在其中。记住，gridregression.py使用时要内部改路径。我的是64位系统
(
This time I learning machine learning related content, which USES the SVM regression. I use libSVM. Online BBS and blogs have the quite detailed introduction, but more of the process, and also more to download the file. After I put the should have the SVM papers in a folder, and the related tutorials, and share his experiences along with all the packaging in this. Some files are writing your own, which is used to convert libsvm data format, the rest can be found in the corresponding folder, my own experimental data and figure among them. Remember, gridregression. Py when using internal to change path. I was a 64- bit system )
- 2016-01-23 23:22:44下载
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my_serial
串口调试助手，用python实现的串口助手功能，打包成exe后可以直接使用(Serial debugging assistant)
- 2014-06-17 08:30:56下载
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1.Python机器学习-预测分析核心算法
说明： 机器学习核心算法分析，python实现，异步图书(Analysis of machine learning core algorithm,by python)
- 2020-08-17 10:52:40下载
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adaboost
AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。
具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后，
计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法.......
直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。
可以看出，训练流程是串行的，并且训练样例的权重是一直在变化的，分错的样本的权重不断加大，正确的样本的权重不断减小。
AdaBoost元算法是boosting中流行的一种，还有其他的系统融合的方法，比如bagging方法以及随机森林。
对于非均衡样本的处理，一般可以通过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)，欠抽样是削减样本的数目，
过抽样是重复的选取某些样本，最好的方法是两种进行结合的方法。
同时可以通过删除离决策边界比较远的样例。
(AdaBoost boosting systems dollar fusion algorithm is the most popular one, it plainly systems integration approach is a serial train and final weighted cumulative.
Specific process is: Each training example is given equal weight, and the weights satisfy normalization, after the first classifiers after
Calculating a first classifier weights alpha value for each sample and updates right weight training, and then the second classifier training, the same way .......
0, or until the specified error rate training rounds, wherein the label is the calculation of the final prediction system* alpha weighted and then sign (predicted value).
As can be seen, the training process is serial, and weight training examples is always changing, the right of the wrong sample weight continued to increase, the right to correct sample weight decreasing.
AdaBoost algorithm is an element, as well as other methods of boosting popular systems integration, such as bagging and random forest method.
For )
- 2014-07-09 19:24:29下载
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多线程抓取股票历史数据
使用python，获取上海和深圳股市的 历史股票数据，抓取历史股票数据，比较简单，多线程，下载快。
呵呵哈哈哈，使用python mysql数据库 excel等插件
- 2022-05-08 19:28:04下载
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