机器学习 -- Unsupervised Learning: Principle Component Analysis

机器学习实战书籍，中文版+英文版，提供双语学习；英文版高清pdf格式，中文版影印级别

MachineLearningwithSpark（spark机器学习经典），全本

机器学习的经典教材，书中对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。

机器学习进阶必备经典书籍FoundationsofMachineLearning

机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成

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机器学习 这是霍尔伯顿学校的机器学习(ML)培训计划,分为三个学期。从一些数学开始,然后在实践练习中深入学习各种技巧(监督,无监督,强化)。 课程的一些主题: 头三个学期 数学: 线性代数简介 微积分

Machine-Learning:包含机器学习项目

Qiskit机器学习 机器学习包目前仅包含样本数据集。 它具有一些分类算法,例如QSVM和VQC(可变量子分类器),这些数据可用于实验,还有QGAN(量子生成对抗网络)算法。 安装 我们鼓励通过pip