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【大数据】机器学习(第二期)不定期更新

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 My GitHub:https://github.com/huangyueranbbc

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Spark机器学习 完整中文版,高清带书签目录(彭特里思著)
1. 机器学习基础
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6.深度学习实践部分
5. 词向量(免积分)
2. 深度学习和神经网络基础
3. 卷积神经网络(免积分)
4. 循环神经网络
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01、机器学习概论.pdf
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05、决策树与随机森林。案例:运营商用户分析,构建象棋博弈引擎
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