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Python机器学习——预测分析核心算法_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 内容简介： 在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的 算法族 ，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介： 在硅谷
Python机器学习经典实例_Python教程
资源名称： 机器学习经典实例 内容简介： 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的 程序员准备的。它适合 初学者阅读，不过熟悉 编程方法对体验示例代码大有裨益。 作者简介： 作者简介： 人工智能专家，重点关注基于内容的分析
深入Java集合学习系列（四） linkedHashMap的实现原理 中文PDF
资源名称：深入 集合学习系列 四 的实现原理 中文 是 接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 值和 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 实现与 的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。 资源截图：
Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：
Eclipse插件开发学习笔记
资源名称： 插件开发学习笔记 内容简介： 《 插件开发》由浅入深、有重点、有针对性地介绍了 插件开发技术，全书分为 篇共 章。第一篇介绍 平台界面开发的基础知识，包括 控件的使用、界面布局、事件处理等内容；第二篇是插件开发核心技术，主要介绍插件开发的核心知识要点，包括行为（ ）、视图（ ）、编辑器（ ）、透视图（ ）等 章的内容；第三篇主要讲述插件开发的高级内容，包括开发高级内容、富客户端平台技术（ ）、 ，以及 介绍与实现等 个章节；第四篇则围绕插件开发和 应用两个主题，精心设计了两个程序开发实例，使读
joomla学习总结 中文PDF_PHP教程
资源名称： 学习总结 中文 学习 也必须了解 的组件（ ）和插件（ ，这一块有种非常简单的学习方法，最简单的加入自己模板后的 打包安装方法就是：找到一份 源文件（即：没有安装过的 源码） 打开 源文件下面的 文件夹 然后把自己的模板文件拷贝到 文件夹下面 有必要的话可以导出自己的数据库文件将 学习总结最简单的加入自己模板后的 打包安装方法就是：找到一份 源文件（即：没有安装过的 源码） 打开 源文件下面的 文件夹 然后把自己的模板文件拷贝到 文件夹下面 有必要的话可以导出自己的数据库文件将 源文件下面的
Linux课程学习课件PPT_操作系统教程
教程名称： 课程学习课件 课程目录： 【 教程网】 的安装 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 编辑器 【 教程网】 用户和组 【 教程网】 软件的安装和卸载 【 教程网】 文件系统和磁盘管理 【 教程网】 编程 【 教程网】 网络基础 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 远程管理 系统