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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+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实

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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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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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Python机器学习算法 赵志勇 中文pdf_Python教程

资源名称： 机器学习算法 赵志勇 中文 第一部分分类算法 支持向量机 随机森林 神经网络 第二部分回归算法 线性回归 岭回归和 回归 树回归 第三部分聚类算法 第四部分推荐算法 协同过滤算法 基于矩阵分解的推荐算法 基于图的推荐算法 文献 第五部分深度学习 卷积神经网络 第六部分项目实践 微博精准推荐 资源截图：

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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

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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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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——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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