本笔记是在学习吴恩达机器学习过程中做的电子笔记,希望可以帮助大家查阅一些知识点或者帮助大家学习这个课程。主要讲了线性回归,逻辑回归,支持向量机,聚类,降维,异常检测,以及OCR技术和推荐系统的搭建。
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李凡长编,高清晰版。国内极少这方面的教材。李群机器学习在机器人姿态控制有也有很多应用
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
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图解机器学习.pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第
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机器学习导论,用于机器学习的入门学习。有兴趣的可以看一看,机械工业出版社出版。《机器学习导论》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
介绍了机器学习中,监督学习、无监督学习、过拟合,以及采取相关的措施进行处理。
全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习