【北大】数据挖掘与机器学习课件

数据挖掘实用机器学习技术（英文版）《数据挖掘实用机器学习技术》(原书第2版)介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践

数据挖掘-实用机器学习技术中文版主要讲解一些数据挖掘的方法，概括面比较全。

机器学习当中利用最大熵进行决策分类的算法

利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.

数据挖掘的一些学习资料，收集了一些ppt和一些比较好的讲义和参考资料，希望有帮助。

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机器学习和数据挖掘算法 机器学习和数据挖掘算法的Python实现 分类算法 支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPS

北航某机器学习课程的课件统计学习领域的重要分支，起源于感知机，人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进

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大数据，机器学习，深度学习。以深度学习(或者机器学习)建立于大数据之上的一些方法论