《机器学习实践指南:案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作,也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作,作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点,力求理
《大数据与机器学习实践方法与行业案例》
某课网机器学习课程,讲解了Scikit-learn的基本使用,鉴于资源共享原则分享,如有版权问题,请联系删除。
暂无介绍
python机器学习经典学习案例,个人认为比Python用起来机器学习要好,适合初学者入门,配合代码示例食用更佳。
机器学习的两个经典案例(部分代码有逐句注释),分别是决策树判断动物分类和决策树判断天气是否外出,可直接运行(需安装math和matplotlib库)
在实际应用中,机器学习被广泛应用于解决回归预测问题,取得了显著的成果。以股票价格预测为例,通过收集大量历史交易数据,机器学习模型可以学习到股票价格与各种市场因素之间的复杂关系,从而在未来预测股价走势。
适合机器学习入门,机器学习这门学科所关注的问题是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能?笔记为斯坦福大学视频课对应笔记。
octave用于机器学习中数据的显示和分析,其中一些可用的矩阵操作也是很容易的。
吴恩达-机器学习-深度学习吴恩达(1976-,英文名:Andrew Ng),华裔美国人,是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者
