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一本全面而细致的R指南,高度概括了该软件和它的强大功能,展示了使用的统计示例,且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。

本书涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法,不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法,第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。此外,每一章都有“举一反三”和“习题”,以便读者及时

使用Python语言以实践方式分析理解常用机器学习算法,如决策树、贝叶斯分类器、k近邻、降维、聚类和EM算法、神经网络等。