Abstract:Learningfromafewexamplesremainsakeychallengeinmachinelearning.Despiterecentadvancesinimport
卡耐基梅隆大学的Rich Caruana写的多任务学习方法,里面包含在图像、医疗等领域 多任务学习的案例。是机器学习领域里比较基础理论的一本书。
Thispaperusedeepreinforcementlearningtocomplishplacementoptimization.Itisopportunityandchallengetoph
BishopPatternRecognitionandMachineLearning机器学习和数据挖掘最经典的教材
EN_Encyclopedia of Machine Learning.pdf 英文版
多目标机器学习，非常值得一看。
Python for Probability,Statistics,and Machine Learning.pdf
Fundamentals of Deep Learning
被誉为内容最全面的机器学习教材，Machine Learning期刊主编力作“本书写作思路清楚，逻辑性强。作者首先介绍了机器学习的基础知识，然后提供了大量有价值的结论、对若干机器学习技术性能的洞见，以
【兰德公司报告】通过机器学习获得空中优势—人工智能辅助任务规划的初步探索 Air Dominance Through Machine Learning:A Preliminary Exploratio
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