机器学习经典论文(人工智能)
机器学习经典论文,都为英文文献,英文吃力的请慎重。积分太高了改低一点,有积分,积分不求多,还要五十字
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1.An Introduction to Statistical Learning 2.Bayesian methods for hackers 3.Deep Learning Tutorial 4.Mining of Massive Datasets 5.PRML中文版
1._大数据背景下数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用——以某网商企业为例.pdf 2._电子商务中的数据挖掘技术探讨.pdf 3._基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究.pdf 4._基于数据挖掘的电子商务交易风险评估.pdf 5._基于数据挖掘的电子商务在企业的应用.pdf 6._论电子商务中Web数据挖掘技术的运用.pdf 7._数据挖掘技术在电子商务中的应用研究.pdf 8.数据挖掘在CRM中应用的探究_吴磊.pdf
对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器,局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较,组合多学习器以及增强学习等。
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机器学习的从业者可以看出他们常用的算法隐藏在数学背后的逻辑引擎。而书的名字,则显示着作者试图在机器学习的各个流派间进行整合,最终提出机器学习里的“牛顿三定律”的理想。作者在这本书里,介绍了当前常用的算法的发展历程,这些算法包括决策树,遗传算法,神经网络,朴素贝叶斯及贝叶斯网络,隐式马尔可夫链,K最近邻及支持向量机,作者还介绍了无监督学习的算法。在介绍算法时,作者还介绍了机器学习里最大的两个阻碍,过拟合及维度灾难。
大数据背后的价值_邓大付_腾讯游戏大数据应用.pdf ,关于大数据方面的应用价值,对大数据行业有清楚的认识。。。。。。。