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ajax基础教程 为PDF格式 此书分六章 由浅入深 很实用
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《Ajax基础教程》PDF电子书(附随书源码)

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jQuery基础教程(ajax)

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AJAX基础教程

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Ajax 基础教程中文版.pdf

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ajax 基础教程

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ajax 基础教程源代码

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Objective-C基础教程(第2版中文版).pdf

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SQL 基础教程(第2版),高清完整,文字版PDF,无水印

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数据库系统基础教程(中文高清PDF)

中文版数据库系统基础教程,高清的PDF,针对原版做了一定章节调整,不过非常不错。

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Python机器学习基础教程(完整电子版).pdf

本书是机器学习入门书,以 Python 语言介绍。主要内容包括 :机器学习的基本概念及其应 用 ;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点 ;在机器学习中待处理数据的呈现方 式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面 ;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验 证和网格搜索 ;管道的概念 ;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特 有的处理方法。

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图灵书籍(Python机器学习基础教程.pdf+代码)

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机器学习基础教程 PDF 完整版

本书是一本机器学习入门教程,包含了数学和统计学的核心技术,用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域:分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导,而不是简单地将大量算法罗列出来。, 本书通过大量的MATLAB/Octave脚本将算法和概念由抽象的等式转化为解决实际问题的工具,利用它们读者可以重新绘制书中的插图,并研究如何改变模型说明和参数取值。, 本书特色, 介绍机器学习技术及应用的主要算法和思想。, 为读者进一步探索机器学习领域中的特定方向提供起点。, 不需要太多的数学知识,穿插在文中的注解框提供相应的数学解释。, 每章末均包含练习。

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概率论基础教程 第9版 [(美)罗斯 著] 2014年

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SQL基础教程(MICK)PDF及源代码

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Flink基础教程

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Python机器学习基础教程(完整电子版)

本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。 前言  ix 第1章 引言  1 1.1 为何选择机器学习  1 1.1.1 机器学习能够解决的问题  2 1.1.2 熟悉任务和数据  4 1.2 为何选择Python  4 1.3 scikit-learn  4 1.4 必要的库和工具  5 1.4.1 Jupyter Notebook  6 1.4.2 NumPy  6 1.4.3 SciPy  6 1.4.4 matplotlib  7 1.4.5 pandas  8 1.4.6 mglearn  9 1.5 Python 2与Python 3的对比  9 1.6 本书用到的版本  10 1.7 第一个应用:鸢尾花分类  11 1.7.1 初识数据  12 1.7.2 衡量模型是否成功:训练数据与测试数据  14 1.7.3 要事第一:观察数据  15 1.7.4 构建第一个模型:k近邻算法  16 1.7.5 做出预测  17 1.7.6 评估模型  18 1.8 小结与展望  19 第2章 监督学习  21 2.1 分类与回归  21 2.2 泛化、过拟合与欠拟合  22 2.3 监督学习算法  24 2.3.1 一些样本数据集  25 2.3.2 k 近邻  28 2.3.3 线性模型  35 2.3.4 朴素贝叶斯分类器  53 2.3.5 决策树  54 2.3.6 决策树集成  64 2.3.7 核支持向量机  71 2.3.8 神经网络(深度学习)  80 2.4 分类器的不确定度估计  91 2.4.1 决策函数  91 2.4.2 预测概率  94 2.4.3 多分类问题的不确定度  96 2.5 小结与展望  98 第3章 无监督学习与预处理  100 3.1 无监督学习的类型  100 3.2 无监督学习的挑战  101 3.3 预处理与缩放  101 3.3.1 不同类型的预处理  102 3.3.2 应用数据变换  102 3.3.3 对训练数据和测试数据进行相同的缩放  104 3.3.4 预处理对监督学习的作用  106 3.4 降维、特征提取与流形学习  107 3.4.1 主成分分析  107 3.4.2 非负矩阵分解  120 3.4.3 用t-SNE进行流形学习  126 3.5 聚类  130 3.5.1 k 均值聚类  130 3.5.2 凝聚聚类  140 3.5.3 DBSCAN  143 3.5.4 聚类算法的对比与评估  147 3.5.5 聚类方法小结  159 3.6 小结与展望  159 第4章 数据表示与特征工程  161 4.1 分类变量  161 4.1.1 One-Hot编码(虚拟变量)  162 4.1.2 数字可以编码分类变量  166 4.2 分箱、离散化、线性模型与树  168 4.3 交互特征与多项式特征  171 4.4 单变量非线性变换  178 4.5 自动化特征选择  181 4.5.1 单变量统计  181 4.5.2 基于模型的特征选择  183 4.5.3 迭代特征选择  184 4.6 利用专家知识  185 4.7 小结与展望  192 第5章 模型评估与改进  193 5.1 交叉验证  194 5.1.1 scikit-learn中的交叉验证  194 5.1.2 交叉验证的优点  195 5.1.3 分层k 折交叉验证和其他策略  196 5.2 网格搜索  200 5.2.1 简单网格搜索  201 5.2.2 参数过拟合的风险与验证集  202 5.2.3 带交叉验证的网格搜索  203 5.3 评估指标与评分  213 5.3.1 牢记最终目标  213 5.3.2 二分类指标  214 5.3.3 多分类指标  230 5.3.4 回归指标  232 5.3.5 在模型选择中使用评估指标  232 5.4 小结与展望  234 第6章 算法链与管道  236 6.1 用预处理进行参数选择  237 6.2 构建管道  238 6.3 在网格搜索中使用管道  239 6.4 通用的管道接口  242 6.4.1 用make_pipeline方便地创建管道  243 6.4.2 访问步骤属性  244 6.4.3 访问网格搜索管道中的属性  244 6.5 网格搜索预处理步骤与模型参数  246 6.6 网格搜索选择使用哪个模型  248 6.7 小结与展望  249 第7章 处理文本数据  250 7.1 用字符串表示的数据类型  250 7.2 示例应用:电影评论的情感分析  252 7.3 将文本数据表示为词袋  254 7.3.1 将词袋应用于玩具数据集  255 7.3.2 将词袋应用于电影评论  256 7.4 停用词  259 7.5 用tf-idf缩放数据  260 7.6 研究模型系数  263 7.7 多个单词的词袋(n元分词)  263 7.8 高级分词、词干提取与词形还原  267 7.9 主题建模与文档聚类  270 7.10 小结与展望  277 第8章 全书总结  278 8.1 处理机器学习问题  278 8.2 从原型到生产  279 8.3 测试生产系统  280 8.4 构建你自己的估计器  280 8.5 下一步怎么走  281 8.5.1 理论  281 8.5.2 其他机器学习框架和包  281 8.5.3 排序、推荐系统与其他学习类型  282 8.5.4 概率建模、推断与概率编程  282 8.5.5 神经网络  283 8.5.6 推广到更大的数据集  283 8.5.7 磨练你的技术  284 8.6 总结  284 关于作者  285 关于封面  285 (学习交流实用,如有版权问题请联系)

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图灵书籍(SQL基础教程_第2版.pdf+代码)

本书是《SQL基础教程》第2版,介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为“法则”,方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应*的DB的SQL之外,还新增了一章,介绍如何从应用程序执行SQL。 《sql基础教程第二版》可以帮助您尽快掌握SQL编程技术,书中提供了丰富的范例,帮助您学习如何创建和修改数据库对象、从数据库中添加和检索数据,并修改已经添加到数据库中的数据。本书按照SQL:1999标准编写,可以帮助您执行查询和修改,创建数据库,创建和修改嵌入式语句,排除与系统和数据相关的故障,等等。书中具有丰富的讲解内容、注释的代码以及其他行之有效的教学手段。

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ruby基础教程 第4版 中文 pdf

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概率论基础教程_原书第9版

本书是经过锤炼的优秀教材,已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中,本书占有50%以上的市场,被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书,如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。

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