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Spark MLlib机器学习实践(第2版)

资源名称: 机器学习实践(第 版) 内容简介: 作为新兴的、应用范围 为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 是 框架使用的核心。本书是一本细致介绍 程序设计的图书,入门简单,示例丰富。 本书分为 章,从 基础安装和配置开始,依次介绍 程序设计基础、 的数据对象构建、 中 使用介绍,各种分类、聚类、回归等数据处理方法, 后还通过一个完整的实例,回顾了前面的学习内容,并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深,采取实例和理论相

Python机器学习和算法高级版视频教程_Python教程

资源名称: 机器学习和算法高级版视频教程 教程目录: 【 教程网】 、课程介绍 【 教程网】 、机器学习的数学基础 数学分析 【 教程网】 、数学基础 数理统计与参数估计 【 教程网】 、数学基础 矩阵和线性代数 【 教程网】 、数学基础 凸优化 【 教程网】 、 基础及其数学库的使用 【 教程网】 、 基础及其机器学习库的使用 【 教程网】 、回归 【 教程网】 、回归实践 【 教程网】 、决策树和随机森林 【 教程网】 、随机森林实践 【 教程网】 、提升 【 教程网】 、 【 教程网】 、 【 教程

Python机器学习——预测分析核心算法_Python教程

资源名称: 机器学习 预测分析核心算法 内容简介: 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的 算法族 ,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的 开发人员,帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介: 在硅谷

python学习笔记与简明教程 中文_Python教程

资源名称: 学习笔记与简明教程 中文 本文档是 学习笔记与简明教程;为什么用 作为编程入门语言?每种语言都会有它的支持者和反对者。去 一下 ,你会得到很多结果,诸如应用范围广泛、开源、社区活跃、丰富的库、跨平台等等等等,也可能找到不少对它的批评,格式死板、效率低、国内用的人很少之类。不过这些优缺点的权衡都是程序员们的烦恼。作为一个想要学点编程入门的初学者来说,简单才是最重要的。当学 的同学还在写链表,学 的同学还在折腾运行环境的时候,学 的你已经像上图一样飞上天了 资源截图:

Shiro入门学习手册 中文

资源名称: 入门学习手册 中文 是一个强大而灵活的开源安全框架,它能够干净利落地处理身份认证,授权,企业会话管理和加密。 的 大部分 身份验证,授权,会话管理和加密 资源截图:

LinuxUnix Shell编程学习从入门到精通_操作系统教程

教程名称: 编程学习从入门到精通 课程目录: 【 教程网】 范例精解 第 版 文件破坏解压错误 【 教程网】《 编程指南》 学习系列( ) 文件破坏解压错误 【 教程网】《 编程指南》 学习系列( ) 【 教程网】《 实例精解》学习笔记 【 教程网】《 范例精解(第 版)》学习系列 文件破坏解压错误 【 教程网】《 范例精解(第 版)》学习系列 文件破坏解压错误 【 教程网】《 范例精解(第 版)》学习系列 文件破坏解压错误 【 教程网】《 范例精解(第 版)》学习系列 文件破坏解压错误 【 教程网】《

Java机器学习 中文pdf

资源名称: 机器学习 中文 第 章 机器学习应用快速入门 第 章 面向机器学习的 库与第 章 基本算法 分类、回归第 章 利用集成方法预测客户关系第 章 关联分析第 章 使用 制作第 章 欺诈与异常检测第 章 利用 进行第 章 利用手机传感器进行第 章 利用 进行文本挖掘 第 章 机器学习进阶 资源截图: