机器学习资料

最新推荐文章于 2025-12-08 16:29:25 发布
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#ML #机器学习 #数据挖掘

博客链接指向知乎专栏，标签涉及ML、机器学习和数据挖掘，推测内容围绕机器学习和数据挖掘展开，可能包含相关技术、算法、应用等信息技术领域关键信息。
李宏毅2020机器学习资料汇总
⚡
04-08 8万+
前言 可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。 和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习……
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习资料整理
天泽28的专栏
06-04 4207
机器学习资料整理         写在前面：
最全的机器学习资料
喜欢打酱油的老鸟
10-08 3683
原文 机器学习(Machine Learning, ML)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。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。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。 为了让开发者更加广...
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
机器学习资料汇总
下一站十字路口
05-28 3004
《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
机器学习简史
懒人的技术笔记
03-18 3212
站在AGI的门槛前，机器学习仍在书写新的传奇，而它的每一次进步，都在重新定义人类认知的边界。
机器学习入门知识
CYTLOVELY的博客
11-18 7233
随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，以及机器学习中涉及了哪些内容。
适合初学者的 机器学习 资料合集（可快速下载）
白天写代码，晚上追AI大模型，偶尔搞点八卦 开源动态｜技术干货｜实习机会｜生态活动 我负责分享，你负责变强
01-18 1502
AI时代已经来临，机器学习成为了当今的热潮。今天，我为大家推荐几个适合初学者的机器学习开源项目，帮助大家更好地了解和掌握机器学习的知识。这些项目都是开源的，且已经加入了加速计划，可以快速下载。
吴恩达机器学习资料整理
djlbok0648的博客
05-16 1792
网易云课堂吴恩达机器学习：https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm 斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 转载于:https://www.cnblogs.com/QNPeng/p/108784...
精选资源
人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全.zip
06-04
人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等人工...
机器学习课程资料完整版
06-10
《唐宇迪-机器学习课程资料》是一份全面且实用的学习资源，专为机器学习的学习者设计，无论是初学者还是进阶者都能从中受益。它整合了丰富的学习素材，涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容。 这份资料包含了多种...
机器学习资料、笔记及代码.zip
10-22
本资源中所包含的机器学习资料、笔记及代码，对于初学者和希望深入了解机器学习的研究者来说，是一份宝贵的资料。它不仅提供了机器学习的基本理论框架，还包括了丰富的实践案例和示例代码，使得学习者能够通过阅读...
0011机器学习特征工程
老欧学视觉的博客
12-03 740
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1113
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
机器学习--损失函数
weixin_57225400的博客
12-04 386
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
【机器学习三大范式对比总结】
严文文 Chris
12-04 284
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
第二届机器学习、计算智能与模式识别国际学术会议（MLCIPR 2025）
最新发布
2503_93659005的博客
12-08 558
摘要： 2025年12月19-21日，MLCIPR2025国际会议将在南京举办，聚焦机器学习（ML）、计算智能（CI）与模式识别（PR）的融合与创新。会议涵盖技术架构解析（如监督学习、进化算法）、工程实践（基于CNN的工业缺陷检测、遗传算法优化XGBoost）及前沿趋势（小样本学习、多模态识别）。核心议题包括算法轻量化、可解释性提升及云边协同部署，旨在推动人工智能从理论到应用的转化。官网：https://ais.cn/u/IRfYJf。欢迎投稿与交流，共促技术发展与国际合作。
机器学习资料库：软件资源大全指南
机器学习资料库通常包含大量的资源，这些资源可以分为以下几个方面： 1. 机器学习基础知识：这些资料通常包括机器学习的理论基础、数学原理、算法原理等内容。比如概率论、线性代数、统计学、凸优化等数学知识是...
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