楼主: ofzhengyi
21972 115

《机器学习实战》中文+英文+源代码   [推广有奖]

  • 3关注
  • 15粉丝

教授

67%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
6979 个
通用积分
11.2420
学术水平
34 点
热心指数
47 点
信用等级
26 点
经验
53224 点
帖子
924
精华
0
在线时间
2185 小时
注册时间
2010-1-11
最后登录
2024-4-20

相似文件 换一批

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
      附件里是《机器学习实战》一书的中文版、英文版和随书附上的源代码。
      以下内容摘自豆瓣
内容简介  · · · · · ·

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者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(中文版+英文版+源代码).rar (49.18 MB)




二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:机器学习 源代码 FP-growth算法 logistic回归 Apriori算法 源代码 英文 中文

已有 8 人评分经验 论坛币 学术水平 热心指数 信用等级 收起 理由
np84 + 100 精彩帖子
我的素质低 + 100 精彩帖子
飞天玄舞6 + 60 + 1 + 1 精彩帖子
日新少年 + 1 + 1 + 1 精彩帖子
accumulation + 100 + 5 + 5 + 5 精彩帖子
casboryy + 20 + 20 精彩帖子
xiaogalayy + 5 + 1 + 1 + 1 要怎么感谢你才好!
sigmund + 4 + 4 + 4 精彩帖子

总评分: 经验 + 380  论坛币 + 25  学术水平 + 12  热心指数 + 12  信用等级 + 11   查看全部评分

本帖被以下文库推荐

士不可不弘毅,任重而道远。
沙发
arezzo 发表于 2014-7-7 10:16:57 |只看作者 |坛友微信交流群
thanks for sharing

使用道具

藤椅
树上蚁 发表于 2014-7-8 09:22:45 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢分享,非常有用

使用道具

板凳
pengyizhen 发表于 2014-7-8 09:54:47 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢楼主的慷慨~

使用道具

报纸
dajiang 发表于 2014-7-8 18:23:15 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢楼主!

使用道具

地板
goldbaodi 发表于 2014-7-9 01:24:15 |只看作者 |坛友微信交流群
thanks ------------

使用道具

7
lawrence1992 学生认证  发表于 2014-7-9 04:56:39 |只看作者 |坛友微信交流群
謝謝分享

使用道具

8
紫夜晓月 发表于 2014-7-10 22:33:44 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢分享

使用道具

9
h4wang 发表于 2014-7-15 13:12:58 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢分享

使用道具

10
dream_er79 发表于 2014-7-18 00:57:01 |只看作者 |坛友微信交流群
多谢分享。

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加JingGuanBbs
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-4-25 13:28