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机器学习知识获取

人工智能 知识工程,机器学习与知识获取

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【超清晰版】Rough集理论与知识获取;王国胤;西安交通大学出版社

关于粗糙集的较权威的一本书。可用于知识发现。

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表示学习与知识获取

知识图谱中如何进行表示学习与知识获取,实现基本概念的理解。

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机器学习.pdf

你值得拥有,机器学习实战(中文版) 机器 算法 模式识别 模式识别与机器学习中文版 [机器学习]Tom.Mitchell(英文影印版) Machine Learning Tom M. Mitchell中文版

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机器学习(中文版)PDF

《机器学习》中文版,选自机械工业出版社的计算机科学丛书。

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Python机器学习 高清完整版PDF下载

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机器学习实战 文字版PDF 完整版

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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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机器学习实战-中文版-超清晰文字版PDF

作者: Peter Harrington 出版社: 人民邮电出版社 原作名: Machine Learning in Action 译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌 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瞩目。 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

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机器学习实战.pdf

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《Python机器学习实践指南》PDF版

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。

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神经网络与机器学习 pdf

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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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机器学习数学基础PDF大全

包含机器学习中常用的数学模型及机理。Machine Learning in Action,Information Theory, Inference, and Learning Algorithms

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机器学习实战_超高清pdf

【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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图灵书籍(Python机器学习基础教程.pdf+代码)

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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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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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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机器学习(高清中文电子版附目录)PDF

机器学习(高清中文电子版附目录)PDF电子版,适合机器学习入门,市面上目前就通俗易懂的中文机器学习指南书,包含完整的KNN、SVM、决策树、神经网络等算法原理。

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