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本文介绍了Linux学习中在桌面系统、内核源代码、系统管理、应用开发、服务器等领域的学习方向和学习方法。
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统计学习方法讲述的是有关机器学习的数学理论，很条理清晰，适合人工智能的学习与应用。
学习QTP的方法和学习资料，适合初学者。。。。。。。。。。。。
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基于自选算法的特征选择算法，损失函数和验证方法
针对弱监督机器学习方法，系统阐述了小样本学习、零样本学习、零—小样本学习的问题定义、当前主要方法以及主流实验设计，最后基于当前研究中出现的问题，对下一阶段研究方向进行了总结展望。
近十年,深度学习成为人工智能和机器学习这顶皇冠上的明珠,在声学、图像和自然语言处理领域展示了顶尖的性能。深度学习提取数据底层复杂模式的表达能力广受认可。但是,现实世界中普遍存在的图却是个难点,图表示对
基于NaiveBayes的CLIF_NB文本分类学习方法
基于实例的机器学习方法研究，王玉山，，本文首先介绍了机器学习系统的基本结构，主要分析研究了基于实例的机器学习原理和特点，探讨了距离函数、有效寻找最近邻等机器学
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