暂无评论
该资源为本人学习机器学习期间所写的代码,为自己的博客留存的资料。
随书源码,非常不错的一本入门机器学习的入门书籍 以工程师的方式学习机器学习,而不是科学家
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大
机器学习是当今热门的学习领域,同时也是人工智能应用的基础。是值得人工智能领域的算法研究者学习深究的,为了方便机器学习初学者实践练习,在此分享《机器学习实用案例解析》一书,此书详细介绍了机器学习实践项目
机器学习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。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机
(免费)机器学习实践(中文版)pdf本书使用python讲解机器学习,不错的书籍包含有各种例子代码非常适合入门
苏宁大数据平台研发中心为数据科学家及数据分析师提供了可视化、流程化、配置化、服务化的一站式的数据挖掘平台,用户不需要繁琐的开发过程,使用便捷的配置化方式实现数据建模分析过程,提供了数据、模型评估、训练
对等评分的分配:预测分配写入在存储库中,有R降价文件Practicalmachinelearning.Rmd和编织的html文件Practicalmachinelearning.html。
本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业 人员及科研人员阅读。 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
《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn,Pandas,NLTK,Ge
暂无评论