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Kevin P. Murphy

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机器学习非常推荐的一本书，能够兼顾深度和广度、并且比较适合拥有计算机科学或其它相关领域基础的初学者的教材

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With the ever increasing amounts of data in electronic form, the need for automated methods for data analysis continues to grow. The goal of machine learning is to develop methods that can automatically detect patterns in data, and then to use the uncovered patterns to predict future data or other outcomes of interest. Machine learning is thus closely related to the fields of statistics and data mining, but differs slightly in terms of its emphasis and terminology. This book provides a detailed introduction to the field, and includes worked examples drawn from application domains such as molecular biology, text processing, computer vision, and robotics.

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MLApp· MLApp是一个Python库，用于构建一致，集成且可投入生产的机器学习和AI解决方案。 项目脚手架：生成有目的的文件结构，以执行现代工程标准并提高解决方案的可读性 嵌入MLOps ：标准化模型及其元数据的注册，存储和部署方式 资产样板：可以轻松自定义以加速常见用例开发的预构建模型模板 数据科学实用程序：可扩展的实用程序集（功能选择，autoML和其他领域），可提高开发人员的工作效率 连接器：轻松连接到通用数据和分析服务 部署集成：使用MLApp构建的应用程序可以轻松地部署在Kubernetes，Azure Machine Learning等平台上 安装与设定 通过pip安装MLApp： pip install mlapp 导航到一个空的项目文件夹并生成项目支架： mlapp init 使用样板安装一个工作示例： mlapp boilerplates install

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需要matlab2016a以上版本才能打开。 代码可以从matlab中看到，如果存在疑问，可以看我的一篇文章：https://mp.csdn.net/postedit/93736675

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Matlab编制一个控制机器人的APP,基于robottoolbox.可以实现的功能：a.改变全局速度，改变每个关节的角度；b)设置修改D-H 参数.

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matlab的egde源代码机器学习的概率视角解决方案 动机 嘿。 我正在此存储库中记录本书第四次印刷练习的解决方案。 在第一轮中我不打算做的唯一练习是那些明确需要MATLAB的练习。 任何计算练习都将使用Jupyter笔记本在Python中完成。 我将按照一个架构进行介绍，并对问题进行一些深入的了解，加以解决，然后对解决方案做一些评论。 我强烈建议您阅读您感兴趣的练习的“简介和结论”部分。从现在开始（2017年1月），我打算以合理的步伐更新解决方案。 我希望这可以对任何对本书和机器学习感兴趣的人有所帮助。