《机器学习实战》学习

最新推荐文章于 2020-07-23 13:07:51 发布
原创 最新推荐文章于 2020-07-23 13:07:51 发布 · 1.3k 阅读 · 14 ·
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#机器学习

机器学习实战
dashbaani的博客
01-13 729
对机械学习实战的记录
​机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
最新发布
weixin_73958875的博客
07-26 1101
本文系统介绍了机器学习的核心概念与实践方法，涵盖算法分类、特征工程和模型评估。主要内容包括：1）机器学习概述与发展历程；2）监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类/降维）及半监督学习的算法详解与代码示例；3）特征工程中的数据处理、特征选择技术；4）深度学习模型（CNN/RNN）原理与应用案例；5）模型评估指标与优化策略。文章通过Python代码示例（Scikit-learn/TensorFlow）演示典型任务的实现过程，为读者提供从理论到实践的完整学习路径，适用于金融、医疗、NLP等领域的数据分析需求。
机器学习实战源代码.rar_python机器学习_机器学习_机器学习代码_机器学习实战_机器学习源码
07-14
机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.
机器学习实战源码.zip
03-26
《机器学习实战源码》是一份专为初学者设计的资源包，旨在通过实践帮助学习者深入理解机器学习的原理和应用。这份压缩包包含了四个精心设计的实战项目，每个项目都提供了清晰、简洁的代码，并附有详尽的注释，确保...
机器学习实战_机器学习_
09-30
《机器学习实战》是一本深度剖析机器学习理论与实践的书籍，旨在帮助程序员掌握这一现代技术的核心，并将之应用于实际项目中。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律，实现自动化的预测...
《机器学习实战》源代码_机器学习实战源码_
10-02
利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据...通过各种实例，可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
机器学习实战（Peter Harrington）练习.zip
04-08
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...
机器学习实战：python算法代码汇总
shieh的专栏
08-02 1889
这是是在学习《机器学习实战》这本书时的代码记录情况，用python实现，当然也会包括一些其他的机器学习算法，使用Python实现。 1：【关联规则】Apriori算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客： http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51113753 2：【关联规则】FP-
【机器学习实战】
sinat_38792591的博客
07-23 140
https://blog.csdn.net/weixin_38705903/article/details/79238313
机器学习实战——Logistic回归
戴璞微的学习之路
03-04 2651
这是《机器学习实战》中的第五章Logistic回归知识的整理以及自己的一些私人理解，之后运用原理对周志华的《机器学习》中的西瓜数据进行分类。（PS：因为上述两本书以及网易公开课上的斯坦福的机器学习视频都在同时看，所以博客可能有点杂。）最后希望给一起学习机器学习的同学一些帮助。资源也已经上传了，名称叫做Logistic回归笔记及代码。链接为:http://download.csdn.net/detai
机器学习实战探索
"Machine Learning in Action 是一本由Peter Harrington编著的英文版机器学习实战书籍，由Manning出版社出版。这本书深入浅出地介绍了机器学习的概念和技术，并提供了实践案例来帮助读者理解并应用这些知识。" ...
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