《机器学习实战》源码和数据集的下载

本文介绍了《机器学习实战》英文版官网的源码下载步骤,并提供了一种快速下载方式,即通过百度网盘链接获取已整理的资源,以提升学习效率。

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  《机器学习实战》这本书对于我们了解机器学习原理和代码实现提供了很大的帮助,源码和数据集可在其英文版的官方网站进行下载:

https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action

  进入到该网站页面后(很慢),下拉在左侧,点击Source Code即可下载,如下图所示:

在这里插入图片描述

  当然,上述方法下载速度极慢,可以直接在下方链接百度网盘上下载我已经下载好的源码和数据集:

链接:https://pan.baidu.com/s/1U07inpoWhbPOyx82hdi26g
密码:49ws。

  上述链接永久有效。

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展,统计学习在机器学习中占据了重要地位,支持向量机(SVM)、决策树随机森林等算法的提出发展,使得机器学习能够更好地处理分类、回归聚类等任务。进入21世纪,深度学习成为机器学习领域的重要突破,采用多层神经网络模型,通过大量数据强大的计算能力来训练模型,在计算机视觉、自然语言处理语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用,包括医疗保健、金融、零售电子商务、智能交通、生产制造等。例如,在医疗领域,机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像,辅助诊断疾病,预测病情发展趋势,并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域,机器学习模型可以分析金融数据,识别潜在风险,预测股票市场的走势等。 未来,随着传感器技术计算能力的提升,机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时,随着物联网技术的普及,机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化个性化的功能。在工业制造领域,机器学习也将实现广泛应用,如智能制造、工艺优化质量控制等。 总之,机器学习是一门具有广阔应用前景深远影响的学科,它将持续推动人工智能技术的发展,为人类社会的进步做出重要贡献。
机器学习涵盖了许多不同的算法,用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法: 监督学习算法:线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Trees)随机森林(Random Forests)支持向量机(Support Vector Machines)朴素贝叶斯(Naive Bayes)K近邻算法(K-Nearest Neighbors)深度学习(Deep Learning)算法,如神经网络(Neural Networks) 无监督学习算法:K均值聚类(K-Means Clustering)层次聚类(Hierarchical Clustering)高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)关联规则学习(Association Rule Learning) 这只是机器学习领域中的一小部分算法,还有许多其他的算法技术。根据问题的性质数据的特点,选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设适用场景,因此在学习应用机器学习算法时,需要综合考虑问题的需求数据的特点。机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展,诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长,广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。 从实践的意义上来说,机器学习是在大数据的支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」,使得人工智能系统获得了归纳推理决策能力。
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