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这份文件(ACCA-机器学习：科学向左，科幻向右-5-48页.pdf)似乎探讨了机器学习领域，涵盖了其科学基础以及对未来的展望。文件名称暗示着对机器学习的理性分析和对未来可能性的想象探索。
名校向左我向右.二流学校信息与计算机科学就业策略...
（美）TomM.Mitchell著曾华军张银奎等译如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器学习的目的。本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果。
机器学习 INF552数据科学机器学习 程式码:python HW1:决策树 HW2:Kmeans和GMM HW3:PCA和FastMap HW4:班轮回归和逻辑回归 HW5:神经网络 HW6:支持向
数据科学 数据科学,机器学习和深度学习资产。
何谓机器器学习就是把无序的数据转换成有⽤用的信息，海海量量数据抽取有价值的信息。创建并使用那些由学习数据⽽而得出的模型，预测建模或数据挖掘。用已存在的数据来开发可⽤用来对新数据预测多种可能结果的模型。
机器学习与深度学习文档,作为人工智能领域(数据挖掘/机器学习方向)的基础课程,为长期从事人工智能方向打下坚实的基础。
00_学习问题研究的简史.pdf00_课程介绍.pdf01_基于实例的学习.pdf02_线性模型.pdf02_线性模型_I.pdf02_线性模型_补充_无约束优化.pdf03_线性模型的扩展_I_II
201905—机器学习之特征工程—六天课程知识总结的思维导图.pdf
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