磁共振弹性成像 Matlab 工具框

KNN算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。此资源用于学习如何从一堆原始数据中构造决策树，并利用递归建立分类器进行决策

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说明：  python入门必学飞机大战，使用pygame模块(Python Initial Must Learn Aircraft Warfare, Using the Python Module)

说明：  渐进的让生成器和判别器增长：从一个低分辨率开始，随着训练发展，不断添加新层使模型增加更好的细节。(Let the generator and discriminator grow gradually: start with a low resolution and add new layers to the model with the development of training.)

对基本数据，如缺失值、数据集合并等使用pandas进行处理(Processing basic data, such as missing values, data sets, and so on using pandas)

说明：  python工具书查询,之前看到的，资料还不错，可以参考学习下(Reference books for python)

说明：  此代码简单易学，能有效检测烟雾，识别率高，机器学习。(This code is easy to learn, can effectively detect smoke, high recognition rate, machine learning.)

基于PyTorch的深度学习技术进步.pdf

说明：  支持向量机(SVM)——分类预测，多分类问题。(Support vector machine (SVM) - classification prediction, multi classification problem.)

一本以python为学习语言的机器学习书，内容详细，很适合python初学者学习(A machine learning book based on Python for learning language is detailed and suitable for Python beginners to learn.)