百面机器学习 算法工程师带你去面试

《百面深度学习》之元学习.pdf

百面深度学习 之 元学习知识笔记

百面机器学习-集成学习

这里的资源是百面机器学习中及集成学习部分的内容，大家可以自由下载来阅读学习哈！里边主要是关于Xgboost和GBDT之间的区别和联系。

百面深度学习-读书笔记：视频处理

百面深度学习-读书笔记：视频处理

精品--百面深度学习-学习.zip

精品--百面深度学习-学习

AI人工智能-机器视觉-深度学习等技术资料合集.zip

推荐，AI人工智能，包含机器视觉、深度学习等技术资料合集，共26份。 一、麻省理工深度学习公开课（15份） 人性化的深度学习 深度强化学习 递归神经网络 卷积神经网络 自动驾驶的深度学习 计算机视觉 人类感知的深度学习 深度强化学习PPT 自动驾驶汽车 深度学习公开课第一讲PPT 自动驾驶的最新技术 公开课PPT：人工智能 深度学习的最新技术PPT 深度学习基础知识PPT Deep RL简介 二、机器视觉（11份） 1-机器视觉系统之案例篇 2-机器人视觉工程师必须知道的工业相机相关问题 3-图像处理、分析与机器视觉-579页 4-移动机器人视觉在线检测系统应用 5-超经典的机器人技术开发与应用手册 6-Python 图像处理库 Pillow 入门（含代码） 7-机器视觉关键技术与应用实例分析 8-机器视觉系列——_Vision_基础知识（上） 9-机器视觉-247页 10-探秘工业机器人的视觉系统 11-机器视觉中的 LED 光源分类

深度之眼《百面机器学习》训练营.zip

深度之眼《百面机器学习》训练营

深入浅出Python机器学习.pdf

在机器学习领域，了解和掌握有监督学习与无监督学习是至关重要的。有监督学习是建立在已知训练数据集的基础上，通过学习样本的特征变量和对应的分类标签来构建模型。这些模型可以用于对新的、未知数据进行分类或回归...

解决几乎任何机器学习问题路径.pdf

解决几乎任何机器学习问题路径 机器学习是一个广泛的领域，涉及了计算机科学、数学、统计学和工程学等多个领域。解决机器学习问题需要具备良好的数学基础、编程能力和问题解决策略。本书“解决几乎任何机器学习问题...

机器学习算法与应用.pdf

机器学习算法与应用.pdf 机器学习是人工智能的核心和基础，研究机器学习是实现人工智能的重要步骤。机器学习算法是机器学习的核心部分，它决定了机器学习的性能和效果。本文将从三个方面介绍机器学习算法：典型机器...

机器学习30讲.pdf

机器学习公式推导与代码实现 很多同学在学习机器学习的时候，理论粗略看一遍之后就直接上手编程了，非常值得表扬。但是他不是真正的上 手写算法，而是去直接调用 sklearn 这样的 package，这就不大妥当了。笔者不是...

百面（全面介绍）机器学习.zip

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学历案与深度学习.pdf

学历案与深度学习.pdf

Python算法教程_中文版.pdf

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火爆GitHub：100天搞定机器学习编程（超赞信息图+代码+数据集）

这个100天搞定机器学习编程的项目，现在已经是爆红GitHub，很快累积了3000多标星，在Twitter上，也有一大票人热捧这个项目。 同是百天计划，这个有什么特别之处？三点： 1、超赞的学习图片 2、配套的代码 3、相应的数据集 对这个项目的评价，多以awesome、great、fantastic、outstanding、perfect等评价，大家纷纷表示感谢（并祝楼主好人一生平安）。 项目地址在此： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 请你一定收藏好。 目前作者的100天计划，已经进行到第25天，已有的内容包括： 数据预处理、线性回归、逻辑回归、K最邻近算法、支持向量机、深度学习专项课程等，最新的内容已经讲到决策树及实现等。

Mastering Machine Learning with scikit-learn

In this book, we will examine several machine learning models and learning algorithms. We will discuss tasks that machine learning is commonly applied to, and learn to measure the performance of machine learning systems. We will work with a popular library for the Python programming language called scikit-learn, which has assembled excellent implementations of many machine learning models and algorithms under a simple yet versatile API.

Mastering Machine Learning with scikit-learn [2017,第二版]

Mastering Machine Learning with scikit-learn - Second Edition by Gavin Hackeling English | 24 July 2017 | ASIN: B06ZYRPFMZ | ISBN: 1783988363 | 254 Pages | AZW3 | 5.17 MB Key Features Master popular machine learning models including k-nearest neighbors, random forests, logistic regression, k-means, naive Bayes, and artificial neural networks Learn how to build and evaluate performance of efficient models using scikit-learn Practical guide to master your basics and learn from real life applications of machine learning Book Description Machine learning is the buzzword bringing computer science and statistics together to build smart and efficient models. Using powerful algorithms and techniques offered by machine learning you can automate any analytical model. This book examines a variety of machine learning models including popular machine learning algorithms such as k-nearest neighbors, logistic regression, naive Bayes, k-means, decision trees, and artificial neural networks. It discusses data preprocessing, hyperparameter optimization, and ensemble methods. You will build systems that classify documents, recognize images, detect ads, and more. You will learn to use scikit-learn's API to extract features from categorical variables, text and images; evaluate model performance, and develop an intuition for how to improve your model's performance. By the end of this book, you will master all required concepts of scikit-learn to build efficient models at work to carry out advanced tasks with the practical approach. What you will learn Review fundamental concepts such as bias and variance Extract features from categorical variables, text, and images Predict the values of continuous variables using linear regression and K Nearest Neighbors Classify documents and images using logistic regression and support vector machines Create ensembles of estimators using bagging and boosting techniques Discover hidden structures in data using K-Means clustering Evaluate the performance of machine learning systems in common tasks About the Author Gavin Hackeling is a data scientist and author. He was worked on a variety of machine learning problems, including automatic speech recognition, document classification, object recognition, and semantic segmentation. An alumnus of the University of North Carolina and New York University, he lives in Brooklyn with his wife and cat. Table of Contents The Fundamentals of Machine Learning Simple linear regression Classification and Regression with K Nearest Neighbors Feature Extraction and Preprocessing From Simple Regression to Multiple Regression From Linear Regression to Logistic Regression Naive Bayes Nonlinear Classification and Regression with Decision Trees From Decision Trees to Random Forests, and other Ensemble Methods The Perceptron From the Perceptron to Support Vector Machines From the Perceptron to Artificial Neural Networks Clustering with K-Means Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis

数据挖掘与机器学习.pdf

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基于共同进化遗传算法的机器学习.pdf

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机器学习的数学基础 machine learning.pdf

机器学习的数学基础 machine learning.pdf

python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf

【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf

机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf机器学习入门与实战(scikit-learn和...

Windows 7+Office 2010计算机应用情境教学基础教程（微课版）教材素材\6.Office整合

Windows 7+Office 2010计算机应用情境教学案例及其素材

Mastering Machine Learning With scikit-learn.pdf 中文版

Mastering Machine Learning With scikit-learn（中文文字版）.pdf

PCB设计大全：使用OrCAD Capture与PCB Editor[中文版].pdf

PCB设计大全：使用OrCAD Capture与PCB Editor[中文版]

用户体验的要素.英文第二版.txt

客户对于我们来说是重要的标准！《用户体验的要素》学习更好的了解用户需要需求的！

运筹学导论Introduction To Operations Research.pdf

运筹学导论Introduction To Operations Research.pdf 原版书

机器学习学习笔记.pdf

机器学习学习笔记.pdf

调参手册-一个框架解决几乎所有机器学习问题.pdf

该文档描述了机器学习工程常规流程，以及常用机器学习超参数常用调参范围。大家都知道对于机器学习来说参数是非常重要的。因为大部分时间都是通过调节参数，训练模型来提高精度。因为分析的套路很简单，就那么几步，...

南大出品 机器学习基础入门教程 机器学习导论 第10章 降维与度量学习 共23页.pdf

机器学习导论 第01章 绪论 共39页.pdf 机器学习导论 第02章 模型评估与选择 共28页.pdf 机器学习导论 第03章 线性模型 共23页.pdf 机器学习导论 第04章 决策树 共41页.pdf 机器学习导论 第05章 神经网络 共27页.pdf ...