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机器学习实战。带完整分级书签。高清完整版PDF 评分:

第一部分机器学习基础。 第二部分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。 第四部分机器学习算法的一些附属工具。
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kunda 不错。看起来很方便
2018-05-16
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welovesong 一般不是很清晰,谢谢分享
2017-11-21
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wendy_kiven 很好,单页,看起来很舒服
2017-10-28
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机器学习实战 高清书签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(非扫描,高清书签)

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机器学习:实用案例解析中文高清完整版PDF带书签

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。 全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包含监督学习,也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清

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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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机器学习实战中文高清PDF(附全部源代码)

机器学习实战中文高清PDF(附全部源代码)这是机器学习实战源代码,提高机器学习实战能力。源代码是用Python,对学习机器学习有很大帮助。

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机器学习实战高清有目录)pdf

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机器学习实战 (单页扫描版,带书签

机器学习实战,Machine Learning in Action中文版 高清扫描版, 单页版,带目录书签

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