Understanding Machine Learning —— pdf下载

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机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
02-28 7279
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
【AI Code】CodeGeex：你的免费AI编程助手——基于清华ChatGLM的130亿参数预训练大模型
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CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点（共1536个国产昇腾910 AI处理器）上训练而成。截至2022年6月22日，CodeGeeX历时两个月在20多种编程语言的代码语料库（>8500亿Token）上预训练得到。高精度代码生成。
understanding machine learning
03-30
The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks.
Machine.Learning[中文版]pdf
weixin_30505225的博客
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Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
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07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
机器学习(Machine Learning)
lee2430的博客
03-04 1777
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/zhoubl668/article/details/42921187 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经
Learning under Concept Drift：A Review
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12-16 4484
Learning under Concept Drift: A Review Abstract Concept drift describes unforeseeable changes in the underlying distribution of streaming data over time. Concept driftresearch involves the development of methodologies and techniques for drift detection, un
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包括1900页的机器学习基础资料，内容包括线性代数、矩阵理论、线性优化、非线性优化、张量代数、微积分、等机器学习的基础材料。
Machine learning and Neural Networks.pdf
02-12
Machine learning and Neural Networks.pdf
Machine Learning by Tutorials (2nd Edition).pdf
10-19
Covers CoreML, Vison, image and sequence classifiers, natural language processing, and more. Get started with Machine Learning for Apple and iOS! Want to know a secret? Machine learning isn’t really that hard to learn. The truth is, you don’t need a PhD from a prestigious university or a background in mathematics to do machine learning. If you already know how to code, you can pick up machine learning quite easily — promise! This book will get you started with machine learning on iOS and Apple devices. The first bit is a gentle introduction to the world of machine learning and what it has to offer — as well as what its limitations are. In the rest of the book, you’ll look at each of these topics in more detail, until you know enough to make machine learning a useful tool in your software development toolbox. There are now several high-level Apple frameworks, including Natural Language, Speech, and Vision, that provide advanced machine learning functionality behind simple APIs as part of Apple’s iOS tooling. Whether you want to convert speech to text, recognize language or grammatical structure, detect faces in photos or track moving objects in video, these frameworks have got you covered. In this book, you’ll learn how to use these tools and frameworks to make your apps smarter. Even better, you’ll learn how machine learning works behind the scenes — and why this technology is awesome. This book is for all Apple and iOS developers who are interested in learning how to train models, code image recognition systems, learn how natural language processing works, build sequence classifiers and more.
Machine Learning Algorithms 无水印pdf
10-06
Machine Learning Algorithms 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
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understanding machine learning: from theory to algorithms
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《了解机器学习：从理论到算法》是一本介绍机器学习的重要参考书籍。该书从理论和算法两个层面深入解析机器学习的基本概念和原理。 首先，书中详细介绍了机器学习的理论基础。它阐述了统计学习理论、概率论、信息论等数学基础，并探讨了机器学习的范式、学习算法的误差分析和泛化能力等重要概念。这些理论基础为读者提供了深入了解机器学习算法的基础。 其次，本书提供了丰富的机器学习算法实例。从监督学习、无监督学习到强化学习，书中介绍了常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。同时，它还讨论了这些算法的优缺点、应用场景和改进方法，帮助读者理解每种算法的原理和运作方式。 此外，该书还关注机器学习的实践应用。它介绍了常用的数据处理方法、特征工程技巧以及模型评估方法。这些实用的内容能够帮助读者在实际应用中解决问题并提升模型的性能。 总体而言，通过《了解机器学习：从理论到算法》这本书，读者可以全面了解机器学习的概念、原理和算法。无论是对于新手还是有一定基础的从业者来说，这本书都是学习机器学习的一份宝贵资料。通过理论和实践相结合的方式，它帮助读者从零基础开始掌握机器学习的核心知识，为进一步深入研究和应用奠定坚实的基础。
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