Python数据挖掘与机器学习实战

java实现的bp神经网络算法，代码超级简单，里面有实际数据例子

java实现的bp神经网络算法，代码超级简单，里面有实际数据例子，一看就懂！

机器学习入门学习知识导图及基础知识

机器学习的入门指导，包括基础学习程序设计过程中的思维导图之类的内容，很适合初学者看，大神就不需要了，都是入门级的指导文档

菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法（直播）.pdf

k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。

林轩田《机器学习技法》视频+讲义

台湾机器学习教授林轩田《机器学习技法》的视频及讲义

机器学习的基本概念 机器学习适用的领域

包括人工智能、概率统计、信息论、神经生物学等学科的发展为机器学习提供了丰富的素材

机器学习（Tom M.Mitchell）部分习题解答第2部分

基本上都是英文的，也不是很全，质量应该没问题。大概看了一下，只有3.1，3.2，4.1－4.3，4.5，6.5，10.1，10.2，10.5，10.6

机器学习（Tom M.Mitchell）第1-2章部分习题解答

机器学习（Tom M.Mitchell）第1、2章部分习题答案，仅供参考

机器学习Tom M.mitchell课后题ppt

机器学习 Tom M.mitchell 中文版 课后题答案 ；全书讲解ppt；西安电子科技大学研究生期末考试题目 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能？近年 来，机器学习被成功地应用于很多...

Machine Learning, Tom M. Mitchell

机器学习经典著作,作者Tom M .Mitchell是卡内基梅隆大学教授，美国《machine learning》杂志，国籍机器学习年度会议创始人,多种技术杂志攥稿人。

机器学习 [中文版] - Tom M. Mitchell

Machine Learning: A multistrategy approach 作者： Tom M. Mitchell 中文翻译版

2020人工智能之人机交互.pdf

由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清华-中国工程知识智能联合研究中心编写的《人工智能之人机交互》报告正式发布。该报告以人机交互技术为核心，在梳理了其概念定义和发展历程的基础上，重点研究了主要技术的发展情况、领域专家现状和应用领域，列举了必读论文，并探讨了人机交互未来发展趋势。

基于SSM的音乐管理网站

基于SSM框架整合的一个音乐管理网站项目，实现登陆，注册，上传，下载，以及增删改查基本操作，对于学习SPring框架整合有很大的帮助

机器学习Tom 网上所有答案汇总包括英文答案

机器学习Tom 网上所有答案汇总包括英文答案，几乎涵盖所有作业内容

基于BP神经网络的人脸识别

一、实验要求 采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。 二、BP神经网络的结构和学习算法 实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为 ，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为 ,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

斯坦福大学吴恩达机器学习笔记完整版

斯坦福大学吴恩达机器学习笔记

Machine Learning 中文版 Tom M. Mitchell

Machine Learning 中文版 Tom M. Mitchell ，机器学习的经典教材，翻译之后的中文版

McGrawHill,.Tom.Mitchell.-机器学习（中文清晰）

McGrawHill,.Tom.Mitchell.-机器学习（中文清晰）

[机器学习]Tom.Mitchell1

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[机器学习.汤姆·米切尔].McGrawHill,.Tom.Mitchell.-.Machine.Learning

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Tom.Mitchell.-.Machine.Learning

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斯坦福大学机器学习所有习题及答案

斯坦福大学机器学习 Andrew Ng 公开课所有问题及答案

机器学习代码实现

机器学习，里面有贝叶斯分类器代码，决策树，哈希代码，k平均代码，knn分类，逻辑回归分类，smo代码，数据集和样本点都在里面，可以让初学者更好连接算法的作用，是python就可以跑。

机器学习3篇综述

机器学习方面的三篇短小的文章，关于该领域面临问题，深度学习和稀疏表示的概要介绍。

机器学习个人笔记完整版中文

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基于深度学习的SAR图像目标识别算法.pdf

基于深度学习的SAR图像目标识别算法.pdf

机器学习课件+Tom+Mitchell

机器学习课件+Tom+Mitchell 还有中英文的教科书资源下载，我的资源里会有

mitchell-ml-algorithms：从Tom M. Mitchell的机器学习文本中描述的机器学习算法的重新实现

mitchell-ml-algorithms：从Tom M. Mitchell的机器学习文本中描述的机器学习算法的重新实现

Tom Mitchell 机器学习全部讲义

Tom Mitchell 机器学习全部讲义，对于机器学习研究有用

人工智能领域的机器学习算法研究综述

本文首先介绍了人工智能与机器学习的背景与研究现状,其次对机器学习经典算法进行了理论上的简单介绍,并提出了一些自己的看法,最后认为深度学习是机器学习的研究前景,并对机器学习的发展趋势进行了展望。

传播学书《传播的偏向》

传播的偏向——传播学书目之一，还不错的O(∩_∩)O哈！