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【总目录3】Python、神经网络与深度学习、毕业设计总结大全_breast', 'credit', 'eeg', 'iris', 'letter', 'news'
作者：秋刀鱼在做梦 | 2024-07-30 06:36:46
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本目录主要为Python相关目录，主要包含Python相关知识、神经网络与深度学习和毕业设计（基于机器学习及深度学习的心脏病预测方法）的Python实现等。
上文目录链接：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/124609166，该目录主要介绍MATLAB相关知识。
一、Python相关软件保姆级安装教程
- Sublime Text安装及插件安装
- Sublime Text3如何配置Python交互式命令行？
这里我已经不推荐安装Sublime Text了，因为它的交互式界面实在做的太烂了！！！
如果想要安装编译器，建议安装vs code，轻量级，界面友好，参考下文 - VS Code大道至简——安装到配置
- VS Code输出窗口显示中文乱码的解决办法（汇总择优）
- Visdom库（pytorch中的可视化工具）安装问题的解决方案及使用方法详解
- Python入门之开发环境配置：Anaconda与PyCharm的安装详解
- 【Python基础】PyCharm配置Python虚拟环境详解
- 关于Python、Pytorch、Tensorflow深度学习版本问题踩的一些坑说明（详细版本说明）
二、毕业设计（2）——基于机器学习及深度学习的心脏病预测方法
- 基于机器学习的心脏病预测方法（1）——心脏病及Heart Disease UCI数据集介绍
- 基于机器学习的心脏病预测方法（2）——Heart Disease UCI数据集可视化介绍
- 基于机器学习的心脏病预测方法（3）——数据预处理及评价指标介绍
- 基于机器学习的心脏病预测方法（4）——逻辑回归（Logistic Regression）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（5）——随机森林（Random Forest）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（6）——朴素贝叶斯（Naive Bayes）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（7）——K最近邻算法（KNN）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（8）——决策树（Decision Tree）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（9）——支持向量机（SVM）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（10）——卷积神经网络（CNN）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（11）——梯度提升机（GBM）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（12）——极端梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting）
- 基于机器学习的心脏病预测方法（13）——人工神经网络（ANN）【本专栏完结】
- 【拓展】基于机器学习的心脏病预测方法（14）——心脏病数据集补充
三、Python常见示例
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