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Python机器学习 完整pdf_Python教程

资源名称： 机器学习 完整 第 章 赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识 机器学习的三种不同方法 通过监督学习对未来事件进行预测 通过强化学习解决交互式问题 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 基本术语及符号介绍 构建机器学习系统的蓝图 数据预处理 选择预测模型类型并进行训练 模型验证与使用未知数据进行预测 在机器学习中的应用 本章小结 第 章 机器学习分类算法 人造神经元 早期机器学习概览 使用 实现感知器学习算法 自适应线性神经元及其学习的收敛性 通过梯度下降最小化代价函数 使用

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Python机器学习基础教程（完整电子版） 中文PDF_Python教程

资源名称： 机器学习基础教程 完整电子版 中文 资源截图：

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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用 完整pdf_Python教程

资源名称： 基础教程 用 和 库构建机器学习应用 完整 第 章自然语言处理简介 为什么要学习 先从 开始吧 列表 自助功能 正则表达式 字典 编写函数 向 迈进 练习 小结 第 章文本的歧义及其清理 何谓文本歧义 文本清理 语句分离器 标识化处理 词干提取 词形还原 停用词移除 罕见词移除 拼写纠错 练习 小结 第 章词性标注 何谓词性标注 标注器 深入了解标注器 顺序性标注器 标注器 基于机器学习的标注器 命名实体识别（ ） 练习 小结 第 章文本结构解析 浅解析与深解析 两种解析方法 为什么需要进行解

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Python机器学习实践指南 附随书代码 中文pdf_Python教程

资源名称： 机器学习实践指南 附随书代码 中文 第 章 机器学习的生态系统 第 章构建应用程序，发现低价的第 章构建应用程序，发现低价的第 章使用逻辑回归预测 市场 第 章创建自定义的新闻源 第 章预测你的内容是否会广为第 章使用机器学习预测股票市场 第 章建立图像相似度的引擎 第 章打造聊天机器人 第 章构建推荐引擎 资源截图：

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机器学习 （周志华 著） 学习笔记 中文完整高清版_Python教程

资源名称：机器学习 周志华 著 学习笔记 中文完整高清版 第 章 引言 基本术 假设空间 归纳偏好 发展历程 应用现状 阅读材料 习题 参考文献 休息一会儿 第 章 模型评估与选择 经验误差与过拟合 评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 调参与最终模型 性能度量 错误率与精度 查准率、查全率与 与 代价敏感错误率与代价曲线 比较检验 假设检验 交叉验证 检验 检验 检验与后续检验 偏差与方差 阅读材料 习题 参考文献 休息一会儿 第 章 线性模型 基本形式 线性回归 对数几率回归 线性判别分析 多分类学习

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Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程

资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：

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Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路 完整pdf_Python教程

资源名称： 机器学习及实践：从零开始通往 竞赛之路 完整 机器学习及实践 目录 第 章 简介篇 第 章 基础篇 第 章 进阶篇 第 章 实战篇 资源截图：

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PYTHON机器学习及实践 从零开始通往KAGGLE竞赛之路 中文_Python教程

资源名称： 机器学习及实践 从零开始通往 竞赛之路 中文 资源截图：

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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

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Python机器学习实践指南_Python教程

资源名称： 机器学习实践指南 内容简介： 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时 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。本书结合了机器学习和 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 章。第 章讲解了 机器学习的生态系统，剩余 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合 程序

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