机器学习实战:基于ScikitLearn和TensorFlow
作者:Aurélien Géron
出版社:机械工业出版社
ISBN:9787111603023
VIP会员免费
(仅需0.8元/天)
¥ 60.0
温馨提示: 价值40000元的1000本电子书,VIP会员随意看哦!
电子书推荐
-
概率分治机器学习 评分:
七月在线学习中的算法PPT,有兴趣的可以留言,我会上传大家感兴趣的算法
上传时间:2017-12 大小:2.82MB
- 25.69MB
机器学习——概率视角
2013-08-26从概率的角度详细的介绍了当前主流的各种机器学习算法,而且也介绍了最近比较热门的深度学习
- 145.21MB
概率机器学习,Probabilistic Machine Learning
2023-05-27最新版的概率机器学习。本套书难得写的深入浅出,抛掉一些过于深(偏)的内容外,直接当作零基础入门书也没有什么问题。 而ML又难得是一个对很多方面都有作用的领域,再加上书写的极好,很多主要概念及阐述又很完善,所以相对于之前已有的很多ML书来说,本书更值得推荐给一般读者
- 912KB
机器学习与概率图模型
2018-05-10一个介绍机器学习中概率图模型的PPT,对在进行机器学习相关研究与学习的同学有所帮助。
- 5.39MB
机器学习之概率与统计推断
2021-06-09本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计,估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。
- 6.37MB
机器学习:四,概率可学习理论.ppt
2021-09-17机器学习:四,概率可学习理论.ppt
- 6.90MB
人工智能-机器学习-基于自动分治的智能优化方法及其应用研究杨鹏.pdf
2022-04-15人工智能-机器学习-基于自动分治的智能优化方法及其应用研究杨鹏.pdf
- 39.0MB
十大算法精讲资料
2019-02-23十大算法精讲资料中包含了<树>、<链表栈递归>、<图论>、<贪心法与动态规划>、<认识机器学习>、<概率分治机器学习>、等算法的详细介绍。
- 5.51MB
递归与分治(学习算法分析一)
2008-12-24通过棋盘覆盖、大整数乘法、循环赛日程表、快速排序、汉诺塔问题的解决基本掌握了分治法的算法思想,这里是学习实例的源代码和一些算法心得。
- 185KB
acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法
2011-03-17学 习a c m 分 治算法 的入门 教程简单易学acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法acm分治算法vacm分治算法acm...
- 381KB
递归与分治PPT学习教案.pptx
2021-10-11递归与分治PPT学习教案.pptx
- 667B
机器学习概率统计教程(附源码)
2022-05-06分享视频教程——机器学习概率统计教程(附源码),16章全,附源码下载! 本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题,从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战,带你快速打造算法领域的基础核心能力,打开更广阔的进阶空间。
- 845KB
机器学习与概率图模型-王立威
2013-05-29北京大学王立威教授介绍的机器学习与概率图模型 从宏观的角度介绍了机器学习与概率图模型的关系,是初学者很好的一个参考。
- 335KB
Ranking-Algorithms:机器学习-概率排名系统
2021-06-29TrueSkill 排名系统算法 该排名系统用于根据 2011 年 ATP 男子网球单打比赛的 2011 年 1801 场比赛中 107 名球员的二进制结果识别和跟踪球员在网球比赛中的技能,这些球员在 2011 年对战季节。 使用三种不同的方法来计算这些 ATP 网球运动员的排名系统。 该算法的实现由Matlab完成。 三个关键排名算法文件: 1. Empircal.m:它只是基于获胜次数与总游戏次数的经验比率。 2. gibbsrank.m:该排名系统算法是利用贝叶斯决策规则和生成模型、吉布斯采样和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)实现的。 3. eprank.m:这个排名系统算法基于因子图和期望传播(EP)上的消息传递。 三种方法的可视化结果: 1. Empirical-Graph.png:经验方法。 2. Gibbs-Sampling-MCMC.png:贝叶斯决策规则与生成模型
- 7KB
r-lexicon:统计概率与机器学习词典
2021-06-25统计概率和机器学习词汇表 警告:名单正在最终确定中,有很多错误! 词表: 在 R 上查看:(更新) library( shiny ) runGitHub( " statvn/lexicon " ) 网页视图:(未更新) 灵感来源:
- 580KB
北京大学 王立威 机器学习与概率图模型
2019-03-24Machine Learning and Graphical Models 王立威 北京大学 信息科学技术学院 Machine Learning Graphical Models Classical Machine Learning Algorithms
- 1.8MB
树分治 点分治
2019-02-26树分治就是在树形结构上进行分而治之的操作,包括点分治和边分治。 点分治的效率比较稳定,最坏情况下递归深度为O(logn)。 边分治在定点度数D为常数时,基于边的分治递归最坏深度为O(log N) ,然而D较大时会达到O(N)
- 1.36MB
NOIP基础算法贪心和分治PPT学习教案.pptx
2021-10-03NOIP基础算法贪心和分治PPT学习教案.pptx
- 1.41MB
基础算法——贪心和分治PPT学习教案.pptx
2021-10-02基础算法——贪心和分治PPT学习教案.pptx
- 841KB
分治法学习讲解作业ppt
2022-04-04分治法可以通俗的解释为:把一片领土分解,分解为若干块小部分,然后一块块地占领征服,被分解的可以是不同的政治派别或是其他什么,然后让他们彼此异化。 分治法的精髓: 分--将问题分解为规模更小的子问题; 治--...
- 207KB
算法设计与分析 递归与分治PPT学习教案.pptx
2021-10-01算法设计与分析 递归与分治PPT学习教案.pptx
- 1.82MB
机器学习与概率图模型_王立威
2018-01-04机器学习与概率图模型_王立威
- 40KB
机器学习与自然语言处理(二)—概率图模型
2021-01-06一、概率基础: 加法法则:p(X)=∑i=1np(X,Yi)p(X)=\sum\limits_{i=1}^{n}p(X,Y_i)p(X)=i=1∑np(X,Yi) 乘法法则:p(X,Y)=p(X∣Y)P(Y)p(X,Y)=p(X|Y)P(Y)p(X,Y)=p(X∣Y)P(Y) 全概率公式:p(X)=∑i=1np(X∣Yi)P(Yi)p(X)=\sum\limits_{i=1}^{n}p(X|Y_i)P(Y_i)p(X)=i=1∑np(X∣Yi)P(Yi) 链式法则:p(x1,x2,…,xn)=p(x1)∏i=2np(xi∣x1,x2,…,xi−1)p(x_1,x_2,…,x_n)=p
- 3.71MB
机器学习7-概率图模型-2020.pdf
2020-12-20机器学习7-概率图模型-2020.pdf
- 1.97MB
pymc3:Python中的概率编程:Theano的贝叶斯建模和概率机器学习
2021-02-05pymc3:Python中的概率编程:Theano的贝叶斯建模和概率机器学习
- 1.98MB
Python中的概率编程:Theano的贝叶斯建模和概率机器学习-Python开发
2021-05-25PyMC3是用于贝叶斯统计建模和概率机器学习的Python软件包,专注于先进的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和变异推理(VI)算法。 PyMC3的灵活性和可扩展性使它成为用于贝叶斯统计建模和概率机器学习的Python软件包,专注于先进的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)和变分推理(VI)算法。 它的灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。 查看入门指南,或使用Binder与实时示例互动! 特点直观的模型规范语法,例如x〜N(0,1)转换为x = Normal('x',0,1)强大的采样算法,例如
- 207KB
算法设计与分析递归与分治PPT学习教案.pptx
2021-10-11算法设计与分析递归与分治PPT学习教案.pptx
- 1.91MB
点分治_点分治模板_
2021-10-02供信息学奥林匹克竞赛选手使用 点分治模板
- 1.65MB
分治算法教案 - 分治策略.ppt
2022-05-25分治算法教案 - 分治策略.ppt
- 39KB
学习常用算法之(6)分治法
2012-10-15学习常用算法之(6)分治法
- 59KB
分治法的算法结课论文
2019-11-20关于分治法的算法结课论文,讲述了分治法与递归的联系与区别。分治法是解题思路,而递归是实现的方法,可用递归,也可用非递归