机器学习文献综述

机器学习文献综述机器学习文献综述机器学习文献综述机器学习文献综述

机器学习：贝叶斯和优化方法（英文文字）

介绍贝叶斯机器学士的最佳英文著作，英语不好的朋友可以慢慢消化

机器学习3篇综述

机器学习方面的三篇短小的文章，关于该领域面临问题，深度学习和稀疏表示的概要介绍。

机器学习：使用Python

机器学习：使用Python （中文版） 原文：http://machine-learning-python.kspax.io 這份文件的目的是要提供Python 之機器學習套件 scikit-lear

机器学习：实用案例解析（数据+代码）

《 机器学习：实用案例解析》一书对热爱数据分析工作的人而言实在是不可多得，现本人通过购买原版英文图书有幸获赠代码及数据，需要的朋友快速下载吧!（资源限制，只能先上传1~4章）

《推荐系统中的对抗性机器学习：现状和挑战》

基于协同过滤(CF)的潜在因素模型(LFM)，如矩阵分解(MF)和深度CF方法，由于其良好的性能和推荐精度，在现代推荐系统(RS)中得到了广泛的应用。

华盛顿大学机器学习：案例研究01

华盛顿大学机器学习：案例研究 课程PPT01 介绍。 Welcome to Machine Learning Foundations: A Case Study Approach! By joinin

医疗机器学习综述

医疗机器学习综述，Machine Learning in Medicine , by Alvin Rajkomar.

机器学习-使用OpenCV和Python进行智能图像处理相关资料

机器学习-使用OpenCV和Python进行智能图像处理配套的代码和资源.

机器学习算法视角

机器学习算法视角

最新《机器学习反事实解释》综述论文

机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用，其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系，对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的

机器学习：项目实战-文档扫描OCR识别.zip

机器学习：项目实战-文档扫描OCR识别.zip

个性化推荐的可解释性研究，神经网络机器学习的可解释性研究

神经网络、机器学习的可解释性研究，个性化推荐的可解释性研究

机器学习：猫和狗的图片训练图片25000和测试集12500

百度网盘链接：内有用于机器学习，测试猫狗的原始图片，包含训练数据25000，测试数据125000，可以为机器学习练习提供必要的数据集！

机器学习课程报告

分为几个板块，包括PCA、字典学习、混合高斯模型等理解，用于研究生机器学习课程的结课作业报告。

Science 杂志综述长文——Machine learning机器学习发展趋势和前景

Jordan和Mitchell两位Machine learning大牛在Science 杂志综述长文——机器学习发展趋势和前景

机器学习实验报告

机器学习实验报告，包括搜索树，kmeans算法等六个机器学习算法以及实现源码，实现源码见后附录。

机器学习优化方法及超参数设置综述v1.pdf

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。优化方法和超参数

可解释的机器学习翻译

可解释的机器学习（中文翻译），黑盒模型可解释性理解，Christoph Molnar著，朱明超译，内附GitHub地址。

《知识图谱在可解释机器学习系统中应用》 - KGXAI.pdf.zip

知识图谱KGC是一个世界级会议，来自加拿大CortAIx 首席人工智能科学家Freddy Lecue做了关于《知识图谱在可解释机器学习系统中应用》的报告，特别对可解释人工智能以及知识图谱在可解释机器学

机器学习中的隐私保护综述.pdf

机器学习中的隐私保护综述

机器学习-半监督机器学习综述

机器学习中半监督机器学习的综述，半监督，有监督，无监督

从概率论的视角解读机器学习

此书的作者是谷歌的研究员，曾任英属哥伦比亚大学计算机与统计系的副教授。 这本教材从概率论的视角为读者提供了一个关于机器学习综合简介，内容在深度和广度上均良好的兼顾！此外次数还附带重要算法的伪代码，供读

机器学习模型安全与隐私研究综述

在大数据时代下，深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展，为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑，同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而，尽管机器学习模型在现实应用中有着

基于机器学习的入侵检测技术概述

基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检测技术概述基于机器学习的入侵检

机器学习：入门方法与学习路径.pdf

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习：监督

《图对抗机器学习》2020综述论文.pdf

尽管工作蓬勃发展，但仍然缺乏统一的问题定义和全面的调研综述。为了弥补这一不足，我们对已有的关于图对抗学习任务的研究进行了系统的总结。具体来说，我们在图形分析任务中对现有的攻防工作进行了梳理和统一，同时

Eric Xing：分布式机器学习系统、算法与理论基础（210页PPT）

CMU的Eric Xing and Qirong Ho在今年KDD给的一个tutorial, A New Look at the System, Algorithm and Theory Founda

可扩展机器学习的并行与分布式优化算法综述.pdf

可扩展机器学习的并行与分布式优化算法综述.pdf

coursera吴恩达机器学习2014源代码（云盘链接）

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii)