实用机器学习

Optimization for Machine Learning

Optimization for Machine Learning

《Theory of Convex Optimization for Machine Learning》2015版

《Convex Optimization - Algorithms and Complexity》（2015 Sébastien Bubeck）即先前《Theory of Convex Optimization for Machine Learning》的升级版

机器学习凸优化 Convex Optimization for Machine Learning

机器学习凸优化，379页pdf，Convex Optimization for Machine Learning 介绍了凸优化，这是一个可以在计算机上高效解决的强大且易于处理的优化问题。本书的目标是帮助读者理解什么是凸优化，以及如何将其应用于更广泛的实际场景，特别是机器学习。

understanding machine learning theory-algorithms

28 Proof of the Fundamental Theorem of Learning Theory 392 28.1 The Upper Bound for the Agnostic Case 392 28.2 The Lower Bound for the Agnostic Case 393 28.2.1 Showing That m(; ) 0:5 log(1=(4))=2 393 ...

Learning Kernel Classifiers Theory and Algorithms

and from machine learning theory, they adopt the objective of finding the maximum-margin classifier. After the initial development of support vector machines, there has been an explosion of kernel-...

The Future of Machine Intelligence: Perspectives from Leading Practitioners

Advances in both theory and practice are throwing the promise of machine learning into sharp relief. The field has the potential to transform a range of industries, from self-driving cars to ...

Big Data in Omics and Imaging: Association Analysis

Topics covered are: advanced matrix theory, convex optimization algorithms, generalized low rank models, functional data analysis techniques, deep learning principle and machine learning methods for ...

斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础)

Note2：Probability Theory Review for Machine Learning 21 Note3：Convex Optimization Overview 34 Note4：Convex Optimization Overview (cnt’d) 46 Note5：Hidden Markov Models Fundamentals 61 Note6： ...

[BOOK] Optimization for Machine Learning

[BOOK] Optimization for Machine Learning 本书主要介绍机器学习中的优化问题，是不可多得的机器学习进阶算法，受到百度首席科学家余凯和Andrew的大力推荐。

Machine Learning with Python (Theory and Implementation)

82篇顶会巨佬撰写的入门机器学习与深度学习的神书

Probability Theory Review for Machine Learning

Probability Theory Review for Machine Learning

DIMITRI BERTSEKAS_Convex Optimization Theory_solutions

MIT DIMITRI BERTSEKAS教授的Convex Optimization Theory 课程PPT,教材详细摘要和教材习题解答等。

深度学习关键的基本书籍

Pattern recognition and machine learning eural networks and learning machines ...The nature of Statistical learning theory 信息论 博弈论 A course in game theory 资源均来源于网络，仅用于学习交流。

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms.2014剑桥大学教材

Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms这本书的中文扫描版

Bayes Theory and Machine Learning 2

利用贝叶斯估计做二分类。介绍贝叶斯决策的基本概念

MIT Optimization for Machine Learning.

The yearly Neural Information Processing Systems (NIPS) workshops bring together scientists with broadly varying backgrounds in statistics, mathematics, computer science, physics, electrical engineering, neuroscience, and cognitive science, unified by a common desire to develop novel computational and statistical strategies for information processing and to understand the mechanisms for information processing in the brain. In contrast to conferences, these workshops maintain a flexible format that both allows and encourages the presentation and discussion of work in progress. They thus serve as an incubator for the development of important new ideas in this rapidly evolving field. The series editors, in consultation with workshop organizers and members of the NIPS Foundation Board, select specific workshop topics on the basis of scientific excellence, intellectual breadth, and technical impact. Collections of papers chosen and edited by the organizers of specific workshops are built around pedagogical introductory chapters, while research monographs provide comprehensive descriptions of workshop-related topics, to create a series of books that provides a timely, authoritative account of the latest developments in the exciting field of neural computation.

Bayes Theory and Machine Learning 1

介绍概率的基本概念，以及基本的贝叶斯准则。

MIT Optimization for Machine Learning

解决任何机器学习问题，本质上都是在解一个限制条件下的优化问题。这是我最近看到的一本关于 "Optimization for Machine Learning" 的书， 非常清晰和系统。

Convex Optimization for Machine Learning.pdf

绍了凸优化，这是一个可以在计算机上高效解决的强大且易于处理的优化问题。本书的目标是帮助读者理解什么是凸优化，以及如何将其应用于更广泛的实际场景，特别是机器学习。

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

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

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