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明天没事测试了一下这套源码，根本没什么大问题，只是须要本人设置一下伪动态和选对 PHP 版本，我用的 PHP7.3，否则会运行谬误的。不要一遇到谬误就说源码不行。本人看看谬误提醒百度一下看看是不是本人环境有问题。倡议那些想扔服务器没做任何调试就想完满运行的人就不要下载了。
后盾账号密码本人在数据库批改，MD5 加密的。也没什么难度。
可能是我的测试环境问题，用户注册如同有点问题，倡议在后盾用户治理那里做增加用户测试，依据谬误提醒本人修复，很简略的问题，就是 user 表外面的个别字段没有设置默认值导致的。本人设置一下就 OK 了
最终成果:
2.scikit-learn 机器学习（第 2 版）
深度学习是 1 个非常受欢迎的技术性，这书内容包含多种多样设施学习模型，蕴含时髦的机器学习算法，比方 K 近邻优化算法、逻辑回归、奢侈贝叶斯、K 平均值优化算法、决策树及其神经网络算法。此外，还探讨了数据预处理、超主要参数晋升和集成化形式等主题格调。阅读文章完这书当前，用户将学好搭建用以文本文档归类、图像识别技术、广告词测验等每日工作的系统软件，还将学得怎么应用 scikit-learn 类库的 API 从类型自变量、文字和图象中获取特点，怎么评定实体模型的个性，并对怎么进步实体模型的个性创立判断力。此外，还将把握结合实际利用 scikit-learn 搭建高效率实体模型须要的专业技能，并能够依据好用的对策进行高級每日工作。近些年，Python 語言变成了广火爆的计算机语言，而它在深度学习行业也是十分好的次要体现。scikit-learn 是 1 个用 Python 語言撰写的机器学习算法库，它可能放弃一连串常见的机器学习算法，是 1 个好专用工具。这书依据 14 章內容，详尽地具体介绍了一连串设施学习模型和 scikit-learn 的利用办法。这书从深度学习的基础知识说起，蕴含了繁难线性回归、K- 近邻优化算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、奢侈贝叶斯、离散系统归类、决策树重归、随机森林、感知机、反对向量机、神经网络算法、K- 平均值优化算法、主成分剖析等要害话题探讨。这书适合深度学习行业的技术工程师学习培训，也适合违心把握 scikit-learn 的大数据工程师阅读文章。依据阅读文章这书，用户将正当进步本人在设施学习模型的搭建和评定层面的工作能力，并能够高效率地解决深度学习难点。目录 第 1 章 机器学习根底 1 1.1 定义机器学习 1 1.2 从教训中学习 2 1.3 机器学习工作 3 1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4 1.5 偏差和方差 6 1.6 scikit-learn 简介 8 1.7 装置 scikit-learn 8 1.7.1 应用 pip 装置 9 1.7.2 在 Windows 零碎下装置 9 1.7.3 在 Ubuntu 16.04 零碎下装置 10 1.7.4 在 Mac OS 零碎下装置 10 1.7.5 装置 Anaconda 10 1.7.6 验证装置 10 1.8 装置 pandas、Pillow、NLTK 和 matplotlib 11 1.9 小结 11 第 2 章 简略线性回归 12 2.1 简略线性回归 12 2.1.1 用代价函数评估模型的拟合性 15 2.1.2 求解简略线性回归的 OLS 17 2.2 评估模型 19 2.3 小结 21 第 3 章 用 K - 近邻算法分类和回归 22 3.1 K- 近邻模型 22 3.2 惰性学习和非参数模型 23 3.3 KNN 模型分类 23 3.4 KNN 模型回归 31 3.5 小结 36 第 4 章 特征提取 37 4.1 从类别变量中提取特色 37 4.2 特色标准化 38 4.3 从文本中提取特色 39 4.3.1 词袋模型 39 4.3.2 停用词过滤 42 4.3.3 词干提取和词形还原 43 4.3.4 tf-idf 权重扩大词包 45 4.3.5 空间无效特征向量化与哈希技巧 48 4.3.6 词向量 49 4.4 从图像中提取特色 52 4.4.1 从像素强度中提取特色 53 4.4.2 应用卷积神经网络激活项作为特色 54 4.5 小结 56 第 5 章 从简略线性回归到多元线性回归 58 5.1 多元线性回归 58 5.2 多项式回归 62 5.3 正则化 66 5.4 利用线性回归 67 5.4.1 摸索数据 67 5.4.2 拟合和评估模型 69 5.5 梯度降落法 72 5.6 小结 76 第 6 章 从线性回归到逻辑回归 77 6.1 应用逻辑回归进行二元分类 77 6.2 垃圾邮件过滤 79 6.2.1 二元分类性能指标 81 6.2.2 准确率 82 6.2.3 精准率和召回率 83 6.2.4 计算 F1 值 84 6.2.5 ROC AUC 84 6.3 应用网格搜寻微调模型 86 6.4 多类别分类 88 6.5 多标签分类和问题转换 93 6.6 小结 97 第 7 章 奢侈贝叶斯 98 7.1 贝叶斯定理 98 7.2 生成模型和判断模型 100 7.3 奢侈贝叶斯 100 7.4 在 scikit-learn 中应用奢侈贝叶斯 102 7.5 小结 106 第 8 章 非线性分类和决策树回归 107 8.1 决策树 107 8.2 训练决策树 108 8.2.1 抉择问题 109 8.2.2 基尼不纯度 116 8.3 应用 scikit-learn 类库创立决策树 117 8.4 小结 120 第 9 章 集成办法：从决策树到随机森林 121 9.1 套袋法 121 9.2 推动法 124 9.3 重叠法 126 9.4 小结 128 第 10 章 感知机 129 10.1 感知机 129 10.1.1 激活函数 130 10.1.2 感知机学习算法 131 10.1.3 应用感知机进行二元分类 132 10.1.4 应用感知机进行文档分类 138 10.2 感知机的局限性 139 10.3 小结 140 第 11 章 从感知机到反对向量机 141 11.1 核与核技巧 141 11.2 最大距离分类和反对向量 145 11.3 用 scikit-learn 分类字符 147 11.3.1 手写数字分类 147 11.3.2 天然图片字符分类 150 11.4 小结 152 第 12 章 从感知机到人工神经网络 153 12.1 非线性决策边界 154 12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155 12.3 多层感知机 155 12.4 训练多层感知机 157 12.4.1 反向流传 158 12.4.2 训练一个多层感知机迫近 XOR 函数 162 12.4.3 训练一个多层感知机分类手写
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