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pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)
多重分形去趋势波动分析法，用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。(Multifractal detrended fluctuation analysis)
用于数据自编码，非线性压缩，降维的一种方法；与PCA不同，pca为线性降维方式(Data auto encoding, nonlinear compression)
用EM算法求解高斯混合模型并可视化，数据是男女生的身高分布，前提是初始化男女生身高各自的均值和方差和比例，然后由EM算法求解，男女生身高的均值方差，以拟合数据。(The EM algorithm is used to solve the Gauss mixture model and visualize. The data is the height distribution of male and female. The premise is to initialize the mean, variance and proportion of the male and female height, then the mean variance of the height of male and female is solved by the EM algorithm, so as to fit the data.)
利用一维卷积神经网络将叶子进行分类，里面包含的有数据(Classification of leaves using one dimensional convolution neural network)
使用python实现谱减法对语音的降噪功能，代码包括语音的读取、降噪、输出保存(Spectral subtraction speech noise reduction python code)
周志华 机器学习 第三章 python 参考答案(Zhou Zhihua machine learning third chapter Python reference answer)
利用urllib.request进行爬虫， 下载百度视频页面的所有图片保存到本地(Use urllib.request for crawl. Download all the pictures from Baidu video page to local.)
主要利用Python软件，利用KNN算法对垃圾邮件进行分类(This paper mainly uses Python software to classify spam mail by using KNN algorithm)
一个xgboost实现的回归模型预测，数据集来源于kaggle的taxi竞赛(Regression model prediction based on a xgboost implementation)
Python实现Adaboost算法，数据集为horseColic马疝气病数据集，准确率和sklearn库中的adaboost算法一样。(Python implementation adaboost algorithm, the data set is horseColic horse hernia disease data collection, accuracy and sklearn library adaboost the same algorithm.)
holt-winters 三次指数平滑算法,时间序列预测算法，带测试数据及Demo(Triple Order Exponential Smoothing, Holt-Winters algorithm, time series prediction algorithm with test data and Demo)
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