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Python机器学习 PDF_Python教程

资源名称： 机器学习 作者简介： 是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客 评为 上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用 进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为 在数据科学、机器学习以及 等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。他还积极参与到开源项目中，由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛（如 等）中。在业余时间，他沉醉于构建体育运

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零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF_Python教程

资源名称：零起点 机器学习快速入门 内容简介： 《零起点 机器学习快速入门》采用独创的黑箱模式， 案例教学机制，结合一线实战案例，介绍 人工智能模块库和常用的机器学习算法。《零起点 机器学习快速入门》中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 、 ，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。 《零起点 机器学习快速入门》具有以下特色： 独创的黑箱教学模式，《零起点 机器学习快速入门》无任何抽象理论和深奥的数学公式。 首次系统化融合 人工智能软件和 数据分析软件，不用再直接使用复杂的 数学矩

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Python机器学习经典实例_Python教程

资源名称： 机器学习经典实例 内容简介： 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的 程序员准备的。它适合 初学者阅读，不过熟悉 编程方法对体验示例代码大有裨益。 作者简介： 作者简介： 人工智能专家，重点关注基于内容的分析

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Python机器学习算法 PDF_Python教程

资源名称： 机器学习算法 内容简介： 《 机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括 个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的 语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《 机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解

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Python大战机器学习_Python教程

资源名称： 大战机器学习 资源截图：

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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

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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路_Python教程

资源名称： 机器学习及实践 从零开始通往 竞赛之路 资源截图：

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Python机器学习基础教程_Python教程

资源名称： 机器学习基础教程 资源截图：

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图解机器学习完整版 （[日]杉山将） 中文

资源名称：图解机器学习完整版 日 杉山将 中文 第 部分绪论 第 章什么是机器学习 第 章学习模型 第 部分有监督回归 第 章最小二乘学习法 第 章带有约束条件的最小二乘法 第 章稀疏学习 第 章鲁棒学习 第 部分有监督分类 第 章基于最小二乘法的分类 第 章支持向量机分类 第 章集成分类 第 章概率分类法 第 章序列数据的分类 第 部分无监督学习 第 章异常检测 第 章无监督降维 第 章聚类 第 部分新兴机器学习算法 第 章在线学习 第 章半监督学习 第 章监督降维 第 章迁移学习 第 章多任务学习 第

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Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解

资源名称： 机器学习 算法、源码及实战详解 内容简介： 《 机器学习：算法、源码及实战详解》以 版本源码为切入点，全面并且深入地解析 模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《 机器学习：算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则，首先解析 的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是 实现的基础；接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在 中实现分布式计算；然后对 源码进行详细的讲解；最后进行 实例的讲解。相信通过《 机器学习：算法、源码及实战详解》的学习，读者可全

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