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机器学习实战。带完整分级书签高清完整版PDF

第一部分机器学习基础。 第二部分多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。 第三部分无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。 第四部分机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实战 高清书签PDF版

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务

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Spring框架是以简化Java EE应用程序的开发为目标而创建的。同样,本书是为了帮助读者更容易地使用Spring而编写的。我的目标不是为读 者详细地列出Spring API,而是希望通过现实中的实际示例代码来为Java EE开发人员展现Spring框架。因为Spring是一个模块化的框架,所以 这本书也是按照这种方式编写的。我们知道并不是所有的开发人员都有相同的需求,有些人想从头学习Spring,而有的可能只想排出几个主 题,然后按照自己的节奏来学习。所以,本书既可以被刚开始学习Spring的读者当作学习指南,也可以被那些想深入了解某方面功能的读者作 为参考。

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《HTTP权威指南》由古尔利所著,《HTTP权威指南》详细解释了如何用HTTP来开发基于Web的应用程序,核心的因特网协议如何与架构构建块交互,如何正确实现因特网客户和服务器等。《HTTP权威指南》的中心内容是HTTP,本质是理解Web的工作原理,以及如何将这些知识应用到Web编程和管理之中,主要涵盖HTTP的技术运作方式、产生动机、性能和目标以及一些相关技术问题。 《HTTP权威指南》适合所有想了解HTTP和Web底层结构的人阅读。

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