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机器学习:理论、实践与提高【试读】 评分:

书是机器学习理论与算法的参考书目,从监督学习、半监督学习的基础理论开始,本书采用简单、流行的C语言,逐步介绍了常见、先进的理论概念、算法与实践案例,呈现了相应的经典算法和编程要点,满足读者希望了解机器学习运作模式的根本需求。
2018-05-14 上传大小:7.9MB
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机器学习实践理论加大码

本书详细介绍了与机器学习相关的算法,理论加代码,浅显易懂

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机器学习算法原理与编程实践-PDF完整高清版带目录

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩大机器学习的作用。

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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 Foundations of Distributed Machine Learning. 200多页slides, 内容非常丰富。

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分布式机器学习

分布式机器学习介绍,英文版,有助于初学者!希望对大家有帮助!

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美团点评机器学习实践试读

人工智能技术正以一种前所未有的速度深刻地改变着我们的生活,引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O 领域领先的服务平台,结合自身的业务场景和数据,积极进行了人工智能领域的应用探索:在美团的搜索、推荐、计算广告、风控和图像处理等领域,相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6 大部分内容,全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。

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京东电商机器学习之推荐系统实践

基于用户和物品的推荐系统,比较值得机器学习行业分析

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机器学习理论与算法

对机器学习简明的教材,对一些新的慨念有陈述的比较到位;是国内稍微可以的教材

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机器学习实战电子书PDF

为什么我会力荐这本书? 也许书中分类器都非常的简单,数学理论都非常的粗浅(为了看明白书中SVM分类器的训练过程,不得不去复习了二次凸优化解法,自己推导被作者略去的中间过程),算法测试也只在轻量级的数据集上完成。 不过,大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么,自己需要学习什么。如果更加喜欢背后深奥的统计学理论和凸优化理论,可以去看《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》,如果对自己的数学水平足够自信的话。

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推荐系统实践.pdf

入门级的推荐系统教程 很经典的一本书。 项亮 机器学习 推荐系统

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机器学习算法详解

机器学习算法详解▪ 一、线性回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度下降算法 ◦ 3、均值归一化 ◦ 4、最终运行结果 ◦ 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 ▪ 二、逻辑回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度 ◦ 3、正则化 ◦ 4、S型函数(即) ◦ 5、映射为多项式 ◦ 6、使用的优化方法 ◦ 7、运行结果 ◦ 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 ▪ 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll ◦ 1、随机显示100个数字 ◦ 2、OneVsAll ◦ 3、手写数字识别 ◦ 4、预测 ◦ 5、运行结果 ◦ 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现

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视觉SLAM十四讲 从理论实践 [完整版]

高翔著. 视觉SLAM十四讲 从理论到实践. 北京:电子工业出版社, 内容提要: 本书系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何、回环检测等。此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料,也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。

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数据挖掘与机器学习:WEKA应用技术与实践 完整扫描版

《数据挖掘与机器学习:WEKA应用技术与实践》借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka,通过大量的实践操作,使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能,拉近理论与实践的距离。全书共分8章,主要内容包括Weka介绍、Explorer界面、KnowledgeFlow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高级应用、WekaAPI和学习方案源代码分析 基本信息 出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2014年7月1日) 平装: 456页 语种: 简体中文 开本: 16 ISBN: 7302371741, 9787302371748 条形码: 9787302371

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语音增强理论实践 [(美)罗艾洲著;高毅等译

本书可以用作语音增强的研究生课程的一学期教材。全书内容分为三部分,第一部分介绍了数字信号处理以及语音信号的基础知识,为理解语音增强算法做铺垫。第二部分介绍过去20年中所提出的各类语音增强算法。第三部分介绍评估语音增强算法性能的方法和手段。

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《Python机器学习实践指南》PDF版

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。

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语音增强:理论实践.rar

经典书籍:《语音增强:理论与实践》中的matlab代码。

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ERP理论方法与实践

ERP理论方法与实践 这本书不错,加强理论学习的好助手

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图形着色器 理论实践-第2版-高清-完整目录-2013年3月

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Python机器学习实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路-带目录

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程

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软件工程——理论实践(第二版_中文版_影印版).pdf

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