svm支持向量机python代码，代码有详细的注释，排版整洁，没有使用sklearn相关库，从底层实现SVM算法。

OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。 跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！

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电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

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# 购房贷款违约预测 ### 数据集说明 训练集 train.csv ```python # train_data can be read as a DataFrame # for example import pandas as pd df = pd.read_csv('train.csv') print(df.iloc[0]) # list of 51 features and one label ``` 测试集 test.csv ```python # test_data can be read as a DataFrame # for example import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') print(df.iloc[0]) # list of 51 features ``` 测试集标签文件 test_label.txt，格式如下 ```txt 1 0 1 1 ... ... ``` 其中训练集12万条，测试集3万条。 包括准确率计算 sklearn jupyter

详情参考:https://blog.csdn.net/wouderw/article/details/128505284 使用Python编程，使用股评文字和上证指数的数据，通过机器学习模型，经过情感分析、指标构建这两个流程之后，得到看涨情绪与股市走势的关系。 演示如何从互联网中提取投资者情绪，并研究情绪与股市的关系。

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基于python机器学习实现的人脸识别大作业源码+课程报告+项目说明.zip 【资源说明】 1. photo_lib_sec_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对照片的性别识别 2. photo_sex_rec 参考网上教程，运用机器学习识别照片中人物的性别 3. photo_test 对照片中人脸和眼睛的识别 4. video_face_rec 视频中人脸的识别 5. video_lib_sex_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对视频的性别识别 6. video_sex_rec 视频中人物性别识别 7. project.md 工程代码说明文档 8. 运用BP神经网络实现性别检测（工作报告） 工作流程的大体报告

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况