This folder contains the code used to create the plots in the examples.
The code is not very difficult, however I never meant for it to go out to readers.
It�s not the cleanest code nor very well documented. Most of the time I threw
together a dirty hack to make the plots look right, with no thoughts about
efficiency or readability. I�m providing it as-is, if you have a question on
how it works or why I did something please ask, I will be more than happy to answer
any questions.
Peter Harrington
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学习机器学习实战代码.zip
共74个文件
txt:56个
py:7个
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2024-04-07
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机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的Leslie vlliant教授,其获奖工作之一是建立了概率近似正确(Probably Approximate Correct,PAC)学习理论;2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授,其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。这些研究成果都促进了机器学习的发展和繁荣。 [2] 机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学,是人工智能中最具智能特征,最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来,机器学习作为实现人工智能的途径,在人工智能界引起了广泛的兴趣,特别是近十几年来,机器学习领域的研究工作发展很快,它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用,而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向:第一类是传统机器学习的研究,该类研究主要是研究学习机制,注重探索模拟人的学习机制;第二类是大数据环境下机器学习的研究,该类研究主要是研究如何有效利用信息,注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。 [2] 机器学习历经70年的曲折发展,以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制,自适应、自学习的强大并行信息处理能力,在很多方面收获了突破性进展,其中最有代表性的是图像识别领域。
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学习机器学习实战代码.zip (74个子文件)
content
urllib
liyiba.py 584B
hello.txt 335KB
a.txt 0B
b.txt 4KB
liyiba.pyc 1KB
npm-debug.log 14KB
test.py 107B
Decision-Tree
classifierStorage.txt 101B
trees.pyc 4KB
treePlotter.py 4KB
trees.py 4KB
treePlotter.pyc 3KB
lenses.txt 795B
.idea
vcs.xml 180B
misc.xml 205B
machine-learning-use-python.iml 284B
modules.xml 306B
encodings.xml 164B
Ch04
email.zip 15KB
EXTRAS
README.txt 522B
create2Normal.py 961B
monoDemo.py 456B
email
spam
9.txt 169B
13.txt 252B
15.txt 338B
1.txt 238B
14.txt 210B
16.txt 338B
11.txt 414B
5.txt 238B
6.txt 252B
24.txt 338B
25.txt 264B
3.txt 414B
4.txt 229B
19.txt 398B
18.txt 258B
12.txt 188B
20.txt 362B
21.txt 229B
22.txt 362B
7.txt 169B
23.txt 338B
2.txt 298B
8.txt 338B
10.txt 217B
17.txt 254B
ham
9.txt 146B
13.txt 174B
15.txt 531B
1.txt 148B
14.txt 172B
16.txt 90B
11.txt 130B
5.txt 114B
6.txt 1KB
24.txt 42B
25.txt 89B
3.txt 371B
4.txt 207B
19.txt 161B
18.txt 175B
12.txt 182B
20.txt 208B
21.txt 234B
22.txt 330B
7.txt 109B
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2.txt 234B
8.txt 638B
10.txt 86B
17.txt 464B
bayes.pyc 7KB
bayes.py 7KB
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