机器学习与数据挖掘方法和应用

深度学习和机器学习作为当今计算机科学领域的热门话题，引领着人工智能技术的飞速发展。在深度学习领域，研究者们持续努力解决各种挑战，包括神经网络结构的优化、模型的可解释性提升以及自监督学习方法的探索。这些

大数据与机器学习：实践方法与行业案例

从源码中挖掘设计模式实例具有重要意义，它能够提升软件系统的可理解性和可维护性。基于机器学习方法，提出了一个设计模式挖掘方法。其中，使用类关系图表示软件系统和设计模式，采用子图匹配的方法从软件系统中提取

本书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)以及在实践中的运用，所存任缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量

经典教程数据挖掘与R语言自学笔记，正在学习中，后续会添加内容

深度学习与大数据挖掘，欢迎下载，111111111111111111111111111111111

数据挖掘与数据化运行实战，思路方法、技巧与应用，pdf电子书。作者阿里巴巴数据分析师，分享经验

Text mining machine learning

数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。....

机器学习是一种人工智能的方法，通过计算机程序在完成任务后获取经验，并通过表现经验的效果来不断完善和修正自身。机器学习可以简化或替代人工的模式识别，对于复杂问题或无明确解法的问题具有独特优势。它还可以通