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机器学习和深度学习的关系-思维导图.vsdx

本人绘制的【机器学习和深度学习的关系】思维导图。是Visio文件，可以进行修改的，非常简单方便。也可直接看https://blog.csdn.net/weixin_41171061/article/details/106039242

自然语言处理秘诀：使用Python通过机器学习和深度学习解锁文本数据(2019) (英文)

Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning using Python(2019) (自然语言处理秘诀：使用Python通过机器学习和深度学习解锁文本数据) Natural Language Processing Recipes - Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning using Python[2019].pdf 253页 3.8 MB 使用Python使用问题解决方法实现自然语言处理应用程序。这本书有许多编码练习，将帮助您快速部署自然语言处理技术，如文本分类、部分语音识别、主题建模、文本摘要、文本生成、实体提取和情感分析。 自然语言处理配方首先提供清洗和预处理文本数据的解决方案，以及使用高级算法分析文本数据的方法。您将看到文本语义和句法分析的实际应用，以及涉及文本规范化、高级预处理、pos标记和情感分析的复杂自然语言处理方法。您还将学习机器学习和自然语言处理中的深度学习的各种应用。 通过使用本书中的配方，您将拥有一个解决方案工具箱，可以应用于现实世界中您自己的项目，使您的开发时间更快、更高效。 你将学到什么 •使用python库（如nltk、textblob、spacy、斯坦福corenlp等）应用nlp技术 •实施信息检索、文本总结、情感分析和其他高级自然语言处理技术的概念。 •识别自然语言处理和自然语言生成问题的机器学习和深度学习技术 这本书是给谁的 希望通过编码练习刷新和学习自然语言处理的各种概念的数据科学家。

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Python机器学习、深度学习视频教程及源码教程（全），帮助您在学习机器学习的道路上提供帮助。百度网盘链接

机器学习和深度学习的技术框架对比

如果你有兴趣使用机器学习和神经网络，你从来没有像现在这样多的选择。 本文讨论了6个开源机器学习和深度学习的框架的技术应用区别。分别是深度学习框架：Caffe、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK2）、MXNet，和机器学习框架：Scikit-learn、Spark MLlib和TensorFlow，而Theano跨越了这两个框架类别。

Recommender-Systems-Samples:RecSys和DeepLearnig，RecSys和ReinForcement学习以及传统RecSys的代码存储库-源码

RecSys和深度学习 注意力 AFM ---------------------/ DIN ---------------------/ DNN FNN ---------------------/ NCF ---------------------/ NFM ---------------------/ PNN ---------------------/ RecSys传统 决策树 LR + GBDT ---------------------/ 中频 SVD ---------------------机器学习实战/ FunkSVD（LFM）---------------------推荐系统实践/ SVD ++ --------------------- / FM --------------------- / FFM ---------------------/

机器学习-深度学习-NLP-算法工程师面试指南-包含知识点解析-面试笔试真题和答案-代码

机器学习 算法工程师面试指南，它提供了完整的面试知识点、编程题及题解、各科技公司的面试题锦等内容。文件是markdown格式，便于编辑。其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点，读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案，根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。

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Swift中一个人工智能和机器学习库。

机器学习、深度学习面试笔试题300+.pdf

最新版的机器学习和深度学习面试题目，从牛客等各大网站整理剖析，整合整理，共300多道经典题目。 涉及机器学习和深度学习理论和实践等各方面的知识，底层的知识偏多一些！

深度学习机器学习股票：用于深度学习和机器学习的股票-源码

用于股票预测的深度学习和机器学习 描述：这是用于学习，研究，研究和分析深度学习（DL）和机器学习（ML）中的股票。 使用不同类型的算法通过机器学习或深度学习预测股票。 对股票数据进行试验，以查看其工作原理，工作原理或为什么不这样工作。 在机器学习或深度学习中使用不同类型的库存策略。 在机器学习或深度学习中使用技术分析或基础分析来预测未来股价。 此外，可以长期或短期地预测库存。 机器学习是人工智能的一个子集，它涉及算法的创建，这些算法可以自动更改，而无需人工干预，从而通过结构化数据输入自身来产生输出。 另一方面，深度学习是机器学习的一个子集，其中创建了算法，但是深度学习就像机器学习一样，许多不

深度学习序列模型-机器写诗词

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Python-面向初学者的机器学习和深度学习教程指南

机器学习和神经网络图像分类的绝对初学者指南

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scikit-learn机器学习教材-源代码

只是源代码哈 需要源代码的下载哦！

PHPML一个机器学习的PHP库

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上海交通大学-张志华-机器学习/统计机器去学习 讲义

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简介 主要包含个人关于机器学习和深度学习框架的学习课程 课程 机器学习（ML） 机器学习-吴恩达 浙江大学研究生机器学习课程-胡浩基 书籍<<使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习>> 深度学习（DL） 深度学习与Pytorch-龙良曲 TensorFlow-deeplearning.ai 自然语言处理（NLP） 自然语言处理-贪心学院联合京东 自然语言处理-deeplearning.ai 书籍<<使用Python进行自然语言处理>> 计算机视觉（CV） 3小时入门OpenCV 若对机器学习中的算法研究，推荐李航-《统计学习方法》，欢迎访问