台湾大学林轩田机器学习笔记-机器学习技法，机器学习基石

斯坦福大学机器学习个人笔记完整版,非常适合初学者入门

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机器学习课件，赵卫东编著，人民邮电出版社2018，数据科学与大数据技术专业系统规划教材。

机器学习 机器学习 德克萨斯州达拉斯大学(UTD)的Nicholas Ruozzi教授将其作为机器学习课程(CS 6375)的一部分实施。 实现了不同的机器学习模型,例如 梯度下降(线性回归) 随机梯

林轩田 机器学习基石第二章讲义

干货】机器学习技法课之Aggregation模型

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目前,机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷: KNN是基于近邻度量的一种模式分类算法,它高度依赖于数据间的相似度度