mooc
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- 1.mooc数据任务简介2.代码（1）MLPimport numpy as np #导入numpy工具包
from os import listdir #使用listdir模块，用于访问本地文件
from sklearn.neural_network import M
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- 1.函数简介sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,Tol=0.001, cache_size200, class_weight=None,
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- 1.介绍
2.代码import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import RandomState
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn import decom
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- 1.介绍概念介绍牢记是最基础的
2.代码from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from pyl
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- 1.K-means算法介绍（1）（2）例子应用2.过程3.代码（里面我自己做了自我化的通俗注解）import sklearn
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
#文件载入
def load
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- 考试周终于结束继续来学mooc～～1.介绍
2.代码import numpy as np
import sklearn.cluster as skc
from sklearn import metrics #距离计算方式
import matplotlib.pyplot as pl
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