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：
机器
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：
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：
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
1993猫力币带机器/运营版/Gateio/区块链/数字货币交易
源码描述： 端： 域名 端： 域名 后台： 域名 管理员用户名： 密码： （ ）用户可以自己注册登录体验。交易机器人对运行服务器配置要求较高， （ ）观看 的效果可以使用 浏览器手机访问模式或者使用谷歌浏览器 模式查看手机端地址即可。 （ ）安装包内附带批量替换软件可以将默认的锚定币（ 、 ）批量替换成其他锚定币，注意区分大小写。锚定币价格设定在后台 财务 管理 配置（充值单价比例和提现单价比例）。 功能简要说明： 带 、 端；均有高端 线和委托档位， 端一键封装（不是原生 代码编译版本， 分发软件打包）
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记 中文PDF_Python教程
资源名称：斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记 中文 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四 节主要讲述了回归问题，属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从离散的统计 数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维 的。 讲义最初介绍了一个基本问题，然后引出了线性回归的解决方法，然后针对误差问题做 了概率解释。 资源截图：