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很多同学在学习机器学习的时候，理论粗略看一遍之后就直接上手编程了，非常值得表扬。但是他不是真正的上 手写算法，而是去直接调用 sklearn 这样的 package，这就不大妥当了。笔者不是说调包不好，在实际工作和研究 中，封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利，大大提高了我们机器学习模型和算法的实现 效率。但这仅限于使用过程中。
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问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。ch01 数学基础ch02 机器学习基础ch03 深度学习基础ch04 经典网络ch05 卷积神经网络(CNN)ch06 循环神经网络(RNN)ch07 生成对抗网络(GAN)ch08_目标检测ch09 图像分割ch10 强化学习ch11_迁移学习ch1...
资源包括：High-Dimensional Data Analysis High-Dimensional Dimensional probabilityHigh-Dimensional Dimensional Statistics A Non-Asymptotic ViewpointMathematics for Machine LearningAlgebra, Topology, Differe...
第13章 集成学习和随机森林第12章 决策树第9章 逻辑回归第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习第8章 多项式回归与模型泛化第10章 评价分类结果第11章 支撑向量机 SVM第14章 更多机器学习算法第5章 线性回归法第7章 PCA与梯度上升法第2章 机器学习基础第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN第3章 Jupyter Notebook, numpy和m第6章 梯度下降法第1章...
979.项目实战-4.12 表结构设计.mp4978.项目实战-4.11 熟悉易订货库操作.mp4977.项目实战-4.10 仓库管理系统需求编写04.mp4976.项目实战-4.9 仓库管理系统需求编写03.mp4975.项目实战-4.8 仓库管理系统需求编写02.mp4974.项目实战-4.7 仓库管理系统需求编写01.mp4973.项目实战-4.6 易订货仓库管理系统介绍03.mp4972....
资源名称：数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第3版内容简介：大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。weka系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术，着眼于解决实际问题避免过分要求理论基础和数学知识，重点在于告诉读者“如何去做”，同时包括许多...
资源名称：机器学习与数据挖掘：方法和应用内容简介：本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。 本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具...
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2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Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有...
