与《机器学习python实践》所配套的代码,其中含有不少数据集,例如鸾尾花数据集等,可以用来仅做数据集集合,也可以从代码中学习机器学习的过程
包括各种机器学习算法及其原理讲解,贝叶斯,KNN,决策树,推荐系统,梯度优化,神经网络,SVM,预测,人脸识别中的相关算法,认知计算与深度学习,概率图模型与词性标注等。包括算法及Python代码实现讲
Python机器学习及实践,包含程序运行所需的4个数据集,很全。
机器学习Python代码实践,包括Python基本概念以及常见的机器学习算法代码实现
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Py
深度实践Spark机器学习
Matlab不仅能进行数据分析、可视化,还可以应用于机器学习实践。本指南将介绍利用Matlab进行机器学习的步骤:数据准备:导入数据、可视化分布算法选择:根据数据类型和目标选择算法(分类、回归等
机器学习包括各种算法,用于解决不同类型的问题。下面列举了一些常见的机器学习算法:监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法和深度学习算法(如神经网络)。无
05 深度学习框架TensorFlow 在Kubernetes 上的实践 13 百度PaddlePaddle 深度学习平台介绍 25 第四范式大规模机器学习先知平台的整体架构和实现细节 53 轻量级大
Python爬虫实践与机器学习应用.pdf
