svm 模式识别机器学习 学习资料

讲解机器学习的算法非常到位，推荐学习模式识别和人工智能的朋友都要读一下。

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近几十年发展起来的一门学科,主要是想把主观的东西客观化,或者处理复杂系统中的一些问题,很多用于评价,核心思想是隶属度。

模式识别与机器学习 官方源代码与学习笔记 学习参考 Python codes implementing algorithms described in Bishop's book "Pattern R

学术界非常经典的一本模式识别与机器学习的书，里面的东西较为理论化但是作者非常严谨，非常具有学习型。

模式识别不错的入门及参考,面面俱道,但都是介绍性的,可以看出机器学习是一个非常大的话题,对应不同的方法,还要深究各个方面。有此书基本只能学个皮毛,作为入门之用,不必全部看懂,了解有这么多个方面,对各个

机器学习和模式识别工具包spider。内容很丰富。 包含svm 决策树（C45,J48）、svm、knn、adaboost、bagging、hmm（隐马尔科夫模型）、随机树（random forest

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机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重

模式识别和机器学习PatternRecognitionandMachineLearning