随着全球变暖，我们是时候进行预测全球温度，对未来进行预防。本实验运用了MLP与线性回归两种算法去预测未来全球温度，运用MSE和RMSE比较两种算法的准确性，并用matplotlib画出图像，对于数据集，我们对外网的全球温度数据进行了整理，对于缺失值，进行了删除（为了保证数据准确性，若不追求，也可以进行动态填充）。
2022-12-04 12:25:42
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4.机器学习项目
我已经使用sklearn库实现了一些机器学习项目。
2022-12-03 19:49:27
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使用机器学习进行疾病诊断
医疗保健领域的机器学习模型。
乳腺癌检测-使用KNN和SVM
糖尿病发作检测-使用神经网络和网格搜索
角膜动脉疾病（心脏病）诊断-使用神经网络
自闭症谱系障碍（神经发育障碍）诊断-使用简单的神经网络
数据集从UCI机器学习存储库获得。
2022-12-03 18:10:31
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Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第一周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)
2022-12-03 16:27:03
3.47MB
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Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第二周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)
2022-12-03 16:27:02
1.88MB
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Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第三周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)
2022-12-03 16:27:02
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机器学习的常用数据集，共有 150 条数据，每条数据对应 4 个特征（sepal length、sepal width、pedal length、pedal width），且对应着 3 个不同的种类。
2022-12-03 11:26:36
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