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机器学习 周志华 PDF 评分

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:dy 部分(dy ~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(dy 1~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

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《机器学习_周志华》PDF高清完整版

内容全面;结构合理;叙述清楚;深入浅出。人工智能领域中文的开山之作!

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机器学习周志华pdf

全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.

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周志华机器学习 西瓜书 原版+kindle版pdf

周志华机器学习 西瓜书 原版+kindle版pdf。横屏浏览显示完全,不模糊

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西瓜书高清版

tensorflow经典书,配合周志华老师的经典书,要转行人工智能的可以认真研读,年薪翻倍不是梦。

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机器学习.pdf

《机器学习》本书从模型、决策树神经网络、向量机、叶贝斯决策论、集成学习、聚类、降维与度量学习、计算学习、规则学习等众多方面阐述了机器学习理论。

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周志华-机器学习高清完整中文版

周志华-机器学习高清完整中文版 人工智能技术大合集:下载链接:https://pan.baidu.com/s/1lGWvCPRXULJdPJxPJex9fA 提取码:1e3f

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李宏毅机器学习pdf.zip

李宏毅机器学习课程使用的ppt,很适合机器学习爱好者下载使用

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机器学习实践 pdf 高清完整版

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。机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所

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西瓜书_机器学习_周志华_可复制_可搜索_带书签_高清版PDF

网络流传的《机器学习_周志华》多不可复制,不可搜索,不方便阅读做笔记,此可复制可搜索版本属个人辛苦制作。

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机器学习之路 中文版 pdf

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书从小红帽采蘑菇的故事开篇,介绍了基础的机器学习分类模型的训练(第1章)。如何评估、调试模型?如何合理地发掘事物的特征?如何利用几个模型共同发挥作用?后续章节一步一步讲述了如何优化模型,更好地完成分类预测任务(第2章),并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中(第3章)。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始(第4章),讲解了DNN模型的直观原理,尝试给出一些简单的生物学解释,完成简单的图片

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机器学习(高清中文电子版附目录)PDF

机器学习(高清中文电子版附目录)PDF电子版,适合机器学习入门,市面上目前就通俗易懂的中文机器学习指南书,包含完整的KNN、SVM、决策树、神经网络等算法原理。资源积分怎么无法修改,想免费分享的。

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