Python数据挖掘与机器学习实战

机器学习中的矩阵论

如果为了看懂机器学习，而速成矩阵论的话，这本书就是你要找的

矩阵理论及其分析

矩阵理论及其分析.pdf,中国地质大学(武汉)研究生教材建设基金资助高等学校研究生系列教材矩阵理论及其应用韩世勤彭放罗文强编著中国地质大学出版社

矩阵理论与应用

学习矩阵理论的工具书，可用于处理大数据、云计算分析时生成的矩阵等。

矩阵理论及其应用

《研究生教材·矩阵理论及其应用》根据国家教委制定的工科研究生学习矩阵论课程的基本要求，较全面、系统地介绍了与工程技术联系密切、应用广泛的矩阵理论与方法。编写过程中力求做到深入浅出、简明易懂、深度与广度适中。教材中给出了丰富的例子，使读者能更好地理解抽象的概念、理论，应用实例丰富了教材内容，也可扩大学生的知识面。教材注意用新观点、新思想来审视和阐述经典内容。教材中用Matlab软件处理计算问题，一方面可以加深对问题的理解，另一方面也可使读者从繁琐的重复运算中解脱出来，也便于读者将所学知识用于工程计算。

矩阵论 程云鹏

《矩阵论（第2版）/高等学校教材》分为7章， 主要介绍线性空间与线性变换、向量范数与矩阵范数、矩阵分析、矩阵分解、矩阵的特征值估计、广义逆矩阵以及特殊矩阵。各章均配有适量的习题，书后附有习题答案或提示。

机器学习 第三讲：从矩阵和概率的角度推导最小均方误差函数

机器学习的讲义，主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。

机器学习 第二讲：矩阵的基本运算

机器学习的讲义，这一讲主要介绍矩阵的基本运算，矩阵的基本概念和矩阵的求导。

深度学习资料：矩阵微积分、机器学习的数学基础、CS229线性代数与概率论基础和机器学习、深度学习和自然语言处理一整套资源

完备的 AI 学习路线，最详细的中英文资源整理 AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NL Machine-Learning 等经典的案例文档说明 数学基础知识： 矩阵微...

白话机器学习的数学-立石贤吾-源代码.zip

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机器学习中的矩阵和求导.zip_机器学习程序_矩阵求导_矩阵论

机器学习中涉及大量的矩阵论相关知识与问题，此资料有助于程序员理解解决相关问题

机器学习的数学基础 machine learning.pdf

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机器学习新手必看：Jupyter Notebook入门指南.docx

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机器学习的数学基础.pdf

机器学习数学基础，包括高斯分布，贝叶斯公式，最小二乘法，矩阵特征值分解，SVD，手写pdf，为什么摘要要写这么长，我真是服了，有用吗，不如就写十个字就行

机器学习实践指南：案例应用解析（第二版）-附件资源

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机器学习中的矩阵求导

本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者，主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。因此，本教程而非一 份严格的数学教材，而是希望帮助读者尽快熟悉相关的求导方法并在实践中应用。另外，本教程...

白话机器学习的数学.docx

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机器学习的数学理论及其算法研究——评《机器学习的数学理论》.pdf

机器学习的数学理论及其算法研究——评《机器学习的数学理论》.pdf

机器学习的数学基础

机器学习的数学理论基础，是入门机器学习的第一步，也是重要的知识点

Python机器学习实践指南.zip_python_python 教程_python 机器学习_python机器学习_机器学习

python编程资料，实用，可自行学习.除此之外还可学习机器学习算法。

机器学习中的数学（2）：信息熵与损失函数1

机器学习中的数学（2）：信息熵与损失函数1

机器学习与数学分析

本课主要是讲解机器学习中的数学分析，先是讲解什么是机器学习，然后分析了机器学习当中的数学描述。

【机器学习线性代数】03 再论矩阵：空间映射关系的描述_机器学习数学基础系列专栏-CSDN博客.html

【机器学习线性代数】03 再论矩阵：空间映射关系的描述_机器学习数学基础系列专栏-CSDN博客.html

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。