零起点Python机器学习快速入门 完整pdf_Python教程
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路_Python教程
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图解机器学习完整版 （[日]杉山将） 中文
资源名称：图解机器学习完整版 日 杉山将 中文 第 部分绪论 第 章什么是机器学习 第 章学习模型 第 部分有监督回归 第 章最小二乘学习法 第 章带有约束条件的最小二乘法 第 章稀疏学习 第 章鲁棒学习 第 部分有监督分类 第 章基于最小二乘法的分类 第 章支持向量机分类 第 章集成分类 第 章概率分类法 第 章序列数据的分类 第 部分无监督学习 第 章异常检测 第 章无监督降维 第 章聚类 第 部分新兴机器学习算法 第 章在线学习 第 章半监督学习 第 章监督降维 第 章迁移学习 第 章多任务学习 第
Python机器学习 PDF_Python教程
资源名称： 机器学习 作者简介： 是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客 评为 上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用 进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为 在数据科学、机器学习以及 等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。他还积极参与到开源项目中，由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛（如 等）中。在业余时间，他沉醉于构建体育运
Python机器学习实践指南_Python教程
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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战
资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实
Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解
资源名称： 机器学习 算法、源码及实战详解 内容简介： 《 机器学习：算法、源码及实战详解》以 版本源码为切入点，全面并且深入地解析 模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《 机器学习：算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则，首先解析 的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是 实现的基础；接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在 中实现分布式计算；然后对 源码进行详细的讲解；最后进行 实例的讲解。相信通过《 机器学习：算法、源码及实战详解》的学习，读者可全