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机器学习实战(源码和数据样本) 评分:

机器学习实战(源码和数据样本),machine learning in action书中的。
2013-11-05 上传大小:34.23MB
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评论 共244条

lalison 不错的资料
2018-07-22
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duanning397 资料挺好的,学习中
2018-06-04
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weixin_37694558 非常感谢 很好的资源
2018-04-21
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weixin_39431371 很好的资源了
2018-03-05
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wangshuang1631 感谢楼主,不错不错
2017-11-07
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xxkku521 还好,学习借鉴下
2017-11-07
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lolita22 非常好,正要寻找机器学习的资料,内容齐全,谢谢啦
2017-11-06
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lixufeng1028 非常好~里面的代码和测试数据都有了!
2017-11-04
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gzvincentlee 东西不错,很好
2017-11-03
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u013811130 没有下载成功,为什么不能再重新下载一次,显示已经下载
2017-11-02
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机器学习训练样本

机器学习训练样本part1, fcis_coco-0000.params.00000003

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机器学习实战(源码数据样本)

机器学习实战教材里面的所有源代码以及用到的数据, Github: https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction

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机器学习实战源码和数据集下载
《机器学习实战》原书数据与代码(基于Python3)汇总
机器学习:Peter Harrington《机器学习实战》代码jupyter notebook整理
机器学习实战-官方git源代码3.x-machinelearninginaction-master

本人已学习,亲测可行。

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机器学习实战书中代码+数据集
机器学习实战》(中文版+英文版+源代码)高清完整PDF版

<<机器学习实战>>中文版、英文版、源代码。

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机器学习实战所有源码以及数据

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

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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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