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机器学习基础教程 PDF 完整版 评分:

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。
2018-04-02 上传大小:49.98MB
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评论 共14条

liza4323 不错的 资料,清楚。
2019-04-02
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daya1122 是我想要的,感谢分享
2019-03-05
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iwsci 资源是错的,不是最新的机器学习基础教程
2018-06-10
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csdnpaul 确实是完整版的,很清晰,很不错,谢谢谢谢
2018-06-09
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kyo8210kyo 不错。扫描版的,很清晰
2018-06-06
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beyourfriend1 没有下载下来,下载中断了,再重新下载一次
2018-06-05
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bhtdw 很不错。扫描版的,但是,很清晰
2018-05-31
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davie0825 感谢楼主分享
2018-05-06
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jamesxu2016 没下下来。。。。
2018-05-02
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ilovecaoyan 资源还不错,
2018-04-25
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Python机器学习基础教程(一):简介
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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.

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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。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。

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《机器学习基础教程》(A First Course in Machine Learning) (英)Simon Rogers Mark Girolami 著 郭茂祖 王春宇 刘扬 刘晓燕 译 机械工业出版社 2014年1月第1版 书上没有标注代码和数据的来源,因此上传与书配套的Oactave/Matlab代码和数据。

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