《机器学习实战》的电子版,里面包含多个重要的机器学习算法
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域
机器学习实战是一本介绍机器学习的技术和应用的书籍,共有382页。本书涵盖了机器学习的基本概念和算法,并通过实例详细展示了如何在实际项目中应用机器学习技术。内容包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等
机器学习算法Python实战线性回归代价函数梯度下降算法均值归一化运行结果Scikit-learn线性回归模型逻辑回归代价函数梯度正则化S型函数 (Sigmoid)多项式
AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器。
机器学习实战(Peter Harrington 著)书中涉及的数据集,在学习这本书的过程中,不可避免要用到该书中的数据集进行练习,此处提供书中涉及到的数据集,供大家下载学习使用。
机器学习实战一书的代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
本书前两部分主要探讨监督学习(supervisedlearning)。在监督学习的过程中,我们只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据
这是机器学习实战一的改进版本,完全开源。在此基础上可以进行二次修改。本设计专为手指测量而设计,适用性极高。欢迎使用并进行实践应用。
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