机器

1. 首页
2. 机器

解析Java虚拟机器开发：权衡优化、高校和安全的最优方案 PDF

资源名称：解析 虚拟机器开发：权衡优化、高校和安全的最优方案 解析 虚拟机开发－－权衡优化高效和安全的最优方案细致分析了 虚拟机开发的基本知识，为读者权衡出优化、高效和安全的最优方案。本书内容新颖、知识全面、讲解详细，全书分为 章，第 章讲解一起走进 世界的基本知识；第 章讲解 编译测试的基础知识；第 章讲解安全性考虑的核心知识；第 章讲解通过网络实现移动性的知识；第 章浅谈 虚拟机内部机制的基础知识；第 章深入分析 文件的核心知识；第 章详细讲解栈和局部变量操作的知识；第 章深入详解内存异常和垃圾处理的

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 102 浏览

斯坦福大学机器学习课程原始讲义 英文pdf_Python教程

资源名称：斯坦福大学机器学习课程原始讲义 英文 资源截图：

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 102 浏览

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：

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 103 浏览

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

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 104 浏览

大数据与机器学习：实践方法与行业案例

资源名称：大数据与机器学习：实践方法与行业案例 内容简介： 本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第 章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第 章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第 章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据 自动 流转于

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 104 浏览

Spark MLlib机器学习实践（第2版）

资源名称： 机器学习实践（第 版） 内容简介： 作为新兴的、应用范围 为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中 是 框架使用的核心。本书是一本细致介绍 程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为 章，从 基础安装和配置开始，依次介绍 程序设计基础、 的数据对象构建、 中 使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法， 后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 104 浏览

数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现_NET教程

资源名称：数字图像处理与机器视觉： 与 实现 《数字图像处理与机器视觉： 与 实现》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。《数字图像处理与机器视觉： 与 实现》还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术 人工神经网络 和支持向量机 ，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别 和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑，内容深入浅出，

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 105 浏览

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

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 105 浏览

Spark MLlib机器学习实践

资源名称： 机器学习实践 资源截图：

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 106 浏览

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

源码 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 108 浏览