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数据挖掘实用机器学习技术（中文第二版）_数据库教程

数据挖掘实用机器学习技术（中文第二版）_数据库教程

资源名称：数据挖掘实用机器学习技术 中文第二版 内容简介： 《数据挖掘实用机器学习技术 原书第 版 》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型 决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络 以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台 。 系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。 资源截图：
网络资源 2025年08月27日
Python机器学习实践指南_Python教程

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
网络资源 2025年08月27日
Java机器学习

Java机器学习

资源名称： 机器学习 内容简介： 本书介绍如何使用 创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理， 、 、 等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。 后还提供了相关 资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等阶所需内容。 本书适合机器学习门者，尤其是想使用 机器学习库行数据分析的读者。 资源目录： 第 章　机器学习应用快速入门　　 　机器学习与数据科学　　 　机器学习能够解决的问题　
网络资源 2025年08月27日
零起点Python机器学习快速入门 完整pdf_Python教程

零起点Python机器学习快速入门 完整pdf_Python教程

资源名称：零起点 机器学习快速入门 完整 第 章 从阿尔法狗开始说起 第 章 开发环境第 章 入门案例第 章 基本语法第 章 人工智能入门与实践第 章 机器学习经典算法案例（上）第 章 机器学习经典算法案例（下） 第 章 机器学习组合算法 资源截图：
网络资源 2025年08月27日
数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现_NET教程

数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现_NET教程

资源名称：数字图像处理与机器视觉： 与 实现 《数字图像处理与机器视觉： 与 实现》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。《数字图像处理与机器视觉： 与 实现》还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术 人工神经网络 和支持向量机 ，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别 和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑，内容深入浅出，
网络资源 2025年08月27日
Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

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
网络资源 2025年08月27日