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机器学习实战_超高清pdf 评分:

【内容提要】;机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。本书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法,并将其运用于某些策略性任务中,如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。 【参考文献格式】(美)PeterHarrington;李锐,李鹏,曲亚东,王斌译者. 机器学习实战. 北京:人民邮电出版社, 20

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2018-02-12 上传 大小:106.34MB
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tristacrystal 资源很棒,是我想要的,积分数也太良心了叭
2019-05-30
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u013192688 https://download.csdn.net/download/qiuyuchun/10882839 这个链接的才是良心 文字高清版本
2019-04-30
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tuqiang103 单排,清楚度很高,是我在找的资源。谢谢
2019-04-04
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cshy2013 确实高清,单排,点个赞。。。美中不足没书签。不过完全对得起这个下载积分,相比其他资源楼主还是很良心的,Thanks.
2019-03-11
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u012822617 谢谢 分享
2019-02-14
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机器学习实战 高清带书签PDF版

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务

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机器学习实战-中文版-pdf

机器学习实战中文版(Machine Learning in Action)pdf文档,非扫描,超高清纯文本。 - 使用Python阐述机器学习概念; - 介绍并实现机器学习的主流算法; - 面向日常任务的高效实战内容。

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机器学习实战.pdf

完整的《机器学习实战》,PDF版本,内容详实,可支持编辑、复制。

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《机器学习实战》 中文版 PDF

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机器学习实战 高清完整版PDF

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所

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机器学习实战中文版pdf

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战(高清PDF+源代码) 中文

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战(中文版).pdf

机器学习实战,中文版. 根据实例来学习

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《机器学习实战》高清完整PDF版

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机器学习实战(高清PDF+源代码)

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战电子书PDF

为什么我会力荐这本书? 也许书中分类器都非常的简单,数学理论都非常的粗浅(为了看明白书中SVM分类器的训练过程,不得不去复习了二次凸优化解法,自己推导被作者略去的中间过程),算法测试也只在轻量级的数据集上完成。 不过,大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么,自己需要学习什么。如果更加喜欢背后深奥的统计学理论和凸优化理论,可以去看《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》,如果对自己的数学水平足够自信的话。

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机器学习实战

第一部分 分类 第1 章 机器学习基础 .................................... 2 1.1 何谓机器学习 ........................................... 3 1.1.1 传感器和海量数据 ........................ 4 1.1.2 机器学习非常重要 ........................ 5 1.2 关键术语 ................................................... 5 1.3 机器学习的主要任务 .......................

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《机器学习实战》pdf版

《机器学习实战》的电子版,里面包含多个重要的机器学习算法

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机器学习实战pdf

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。本书通过精心排的实例切入日常工作任务摒弃学术化语言利用高效可复用的Python 代码阐释如何处理统计数据进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法并将其运用于某些策略性任务中如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

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