机器学习资源精华-整理收藏

最新推荐文章于 2025-05-13 14:20:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-13 14:20:17 发布 · 686 阅读 · 1 ·
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本文整理了丰富的机器学习资源，包括开源软件包、基础数据集及重要论文，为学习者和研究者提供一站式参考资料。

整理收藏的机器学习的大量相关资源，包括开源软件包、基础数据集、以及论文集。

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[心得]机器学习精华笔记
cmrsautomation的博客
11-05 1021
前言一直知道机器学习很火，终于动手看完Peter Flach的机器学习。第一次看，好多东西只有模糊概念，记一份笔记在此。干货机器学习是对依据经验提升其知识或性能的算法与系统的系统性研究。 任务是借助模型来完成的，而学习问题则是通过用于生成模型的学习算法来解决。 机器学习所关注的是使用恰当的特征来构建恰当的模型。模型赋予了机器学习领域以多样性，而任务和特征则赋予其一致性。希望先忽略先验分布或假设其
史上最全机器学习资源整理
bigquant的博客
12-29 1827
机器学习资源浩如烟海，本文对机器学习资源做了相关整理，希望大家能够根据自己的细分研究领域，着重关注某些学习资源。可能某几个网页链接打不开，那说明需要“科学”上网。 机器学习也是一门实践学科，最好的学习就是不断的实践，推荐 BigQuant 人工智能量化投资 一站式的python+机器学习+量化投资平台，打开浏览器就可以使用投资数据和机器学习算法。 书籍 《Programming Collect...
精华 | 12个关键词告诉你告诉你什么是机器学习（基础篇）
机器学习算法与Python学习
12-21 644
微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四源 | 小象随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术
整理的机器学习资源大全
rookiew的专栏
10-13 931
 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPackDLibecoggshark Java 自然语言处理 CoreNLP—斯坦福大学的
精华资源分享
weixin_30951743的博客
03-08 263
PayloadsAllTheThings： https://github.com/swisskyrepo/PayloadsAllTheThings SecLists https://github.com/danielmiessler/SecLists fuzzdb https://github.com/fuzzdb-project/fuzzdb 安全思维导图集合 ...
网上精华资源整理合集（补充中.........）
i晨i曦520
09-11 824
http://www.cnblogs.com/liuling/p/2013-8-10-01.html 从源码上分析Struts的运行原理
推荐！国外程序员整理的机器学习资源大全
vanloswang的专栏
07-22 2576
原地址：点击打开链接
机器学习框架Scikit-learn的高效使用技巧
2501_91624122的博客
05-13 913
Scikit-learn是一个功能强大的开源机器学习库，广泛应用于数据挖掘和数据分析。它基于Python的NumPy、SciPy和matplotlib库，支持多种机器学习算法，如分类、回归、聚类和降维。本文介绍了Scikit-learn的高效使用技巧，包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估、超参数优化、模型保存与加载以及使用Pipeline简化工作流。通过这些技巧，用户可以在实际项目中更高效地构建和优化机器学习模型。此外，文章还提供了丰富的学习资源，帮助读者深入理解和应用Scikit-learn。
林轩田-机器学习基石，机器学习技法 FUN-TIME合集
12-28
《林轩田-机器学习基石，机器学习技法 FUN-TIME合集》是针对机器学习领域的一份宝贵资源，由知名学者林轩田教授倾力打造。这个合集涵盖了他在教学和研究中的精华，旨在帮助学习者深入理解机器学习的基础概念和实用...
吴恩达机器学习课程的资源、作业代码与学习笔记
08-17
吴恩达教授的机器学习课程是机器学习领域中一块宝贵的学术资源，它为全世界的学习者提供了一个系统学习机器学习理论与实践的平台。通过下载提供的资源压缩包，学习者可以方便地获取到从基础到高级的全方位学习材料，...
基于《AI 算法工程师手册》的机器学习学习笔记整理
08-18
本文档是基于这本书籍，特别是机器学习部分的深入学习笔记整理，旨在帮助读者更好地消化和吸收手册中的精华，进而在实际应用中更有效地运用机器学习算法。 首先，机器学习是人工智能的一个重要分支，它的核心在于让...
斯坦福机器学习课程精华笔记整理
斯坦福大学机器学习公开课的笔记为初学者和有经验的学习者提供了宝贵的学习资源。通过学习这些笔记，可以系统地掌握机器学习的基本原理和方法，并能够在实际中进行应用。这些知识对于未来在数据分析、人工智能等领域...
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
12-15
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
12-15
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-15
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。
【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
最新发布
12-15
内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。 适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。 使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。 阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。
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