Python3入门机器学习教程
为机器学习初学者量身打造，使用新版 语言和流行的 框架，算法与编程两翼齐飞，由浅入深，一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力。链接： 提取码：
机器
数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第3版_数据库教程
资源名称：数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第 版 内容简介： 大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。 洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。 系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术，着眼于解决实际问题 避免过分要求理论基础和数学知识，重点在于告诉读者 如何去做 ，同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上，促使读者首先考虑使用简单的技术。如
1993猫力币带机器/运营版/Gateio/区块链/数字货币交易
源码描述： 端： 域名 端： 域名 后台： 域名 管理员用户名： 密码： （ ）用户可以自己注册登录体验。交易机器人对运行服务器配置要求较高， （ ）观看 的效果可以使用 浏览器手机访问模式或者使用谷歌浏览器 模式查看手机端地址即可。 （ ）安装包内附带批量替换软件可以将默认的锚定币（ 、 ）批量替换成其他锚定币，注意区分大小写。锚定币价格设定在后台 财务 管理 配置（充值单价比例和提现单价比例）。 功能简要说明： 带 、 端；均有高端 线和委托档位， 端一键封装（不是原生 代码编译版本， 分发软件打包）
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
NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用 完整pdf_Python教程
资源名称： 基础教程 用 和 库构建机器学习应用 完整 第 章自然语言处理简介 为什么要学习 先从 开始吧 列表 自助功能 正则表达式 字典 编写函数 向 迈进 练习 小结 第 章文本的歧义及其清理 何谓文本歧义 文本清理 语句分离器 标识化处理 词干提取 词形还原 停用词移除 罕见词移除 拼写纠错 练习 小结 第 章词性标注 何谓词性标注 标注器 深入了解标注器 顺序性标注器 标注器 基于机器学习的标注器 命名实体识别（ ） 练习 小结 第 章文本结构解析 浅解析与深解析 两种解析方法 为什么需要进行解
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
Python机器学习 完整pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 完整 第 章 赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识 机器学习的三种不同方法 通过监督学习对未来事件进行预测 通过强化学习解决交互式问题 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 基本术语及符号介绍 构建机器学习系统的蓝图 数据预处理 选择预测模型类型并进行训练 模型验证与使用未知数据进行预测 在机器学习中的应用 本章小结 第 章 机器学习分类算法 人造神经元 早期机器学习概览 使用 实现感知器学习算法 自适应线性神经元及其学习的收敛性 通过梯度下降最小化代价函数 使用
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
数据挖掘实用机器学习技术（中文第二版）_数据库教程
资源名称：数据挖掘实用机器学习技术 中文第二版 内容简介： 《数据挖掘实用机器学习技术 原书第 版 》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型 决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络 以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台 。 系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。 资源截图：
零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF_Python教程
资源名称：零起点 机器学习快速入门 内容简介： 《零起点 机器学习快速入门》采用独创的黑箱模式， 案例教学机制，结合一线实战案例，介绍 人工智能模块库和常用的机器学习算法。《零起点 机器学习快速入门》中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 、 ，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。 《零起点 机器学习快速入门》具有以下特色： 独创的黑箱教学模式，《零起点 机器学习快速入门》无任何抽象理论和深奥的数学公式。 首次系统化融合 人工智能软件和 数据分析软件，不用再直接使用复杂的 数学矩