非常好的机器学习入门教材,内含python示例代码和英文版pdf.
本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回
适合学过机器学习,但是需要实战的同学。本书以python为实现语言,只需要导入numpy库就可以实现机器学习的算法。
机器学习入门实战资料,中文影印版+代码,适合初学者
作者PeterHarrington译者李锐李鹏曲亚东王斌出版社人民邮电出版社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
机器学习实战——KNN算法代码+数据
怎么没有0积分呢?这是个bug。摘要必须大于50个字节!摘要必须大于50个字节!
本篇文章汇总了多个机器学习算法配套案例的代码资源,包括探索性数据分析、支持向量机、word2vec、贝叶斯-拼写检查器、贝叶斯-新闻分类、贝叶斯Python文本分析、降维算法、聚类算法、决策树、科比数
机器学习实战随书代码machinelearninginaction随书代码；CH02-CH15
《机器学习实战》译版分章节数据文件及相关模块代码,很全,亲测。
