机器

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

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资源名称: 机器学习 中文 第 章 机器学习应用快速入门 第 章 面向机器学习的 库与第 章 基本算法 分类、回归第 章 利用集成方法预测客户关系第 章 关联分析第 章 使用 制作第 章 欺诈与异常检测第 章 利用 进行第 章 利用手机传感器进行第 章 利用 进行文本挖掘 第 章 机器学习进阶 资源截图:

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资源名称: 机器学习 内容简介: 本书介绍如何使用 创建并实现机器学习算法,既有基础知识,又提供实战案例。主要内容包括:机器学习基本概念、原理, 、 、 等常见机器学习库的用法,各类机器学习常见任务,包括分类、预测预报、物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。 后还提供了相关 资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等阶所需内容。 本书适合机器学习门者,尤其是想使用 机器学习库行数据分析的读者。 资源目录: 第 章 机器学习应用快速入门    机器学习与数据科学    机器学习能够解决的问题 

零起点Python机器学习快速入门 完整pdf_Python教程

资源名称:零起点 机器学习快速入门 完整 第 章 从阿尔法狗开始说起 第 章 开发环境第 章 入门案例第 章 基本语法第 章 人工智能入门与实践第 章 机器学习经典算法案例(上)第 章 机器学习经典算法案例(下) 第 章 机器学习组合算法 资源截图:

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