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机器学习相关学习与实践资料

资料内容包括整理的相关机器学习理论资料和实践案例,以及示例代码,还包括数据挖掘和模式识别的相关资料,另外是一些机器学习的笔记资料。

深度学习理论和实践资料

资料中包含TensorFlow学习笔记、代码示例,keras的使用示例,神经网络的训练方法,另外还有一些深度学习的理论学习资料,示例源代码。

Learning Scrapy中文版.pdf

通过python学习高效的web抓取和爬行的艺术，从任何来源提取数据来执行实时分析。充满技术和例子，以帮助您爬行网站和提取数据在几个小时内。如果你是一名软件开发人员、数据科学家、NLP或机器学习爱好者，或者只是需要将公司的wiki从一个遗留平台迁移过来，那么这本书就是为你准备的。它非常适合那些需要立

weka开发api

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），基于JAVA环境下开源的机器学习（machinelearning）以及数据挖掘（datamining）软件。该文件中包含weka开发的所有类和接口的详细说明。

机器学习实战中英文版加配套源码

资料中包括《机器学习实战》的中、英文版高清pdf，并且附有书中实例配套的源码。

机器学习实战基于ScikitLearn和TensorFlow中文版加源码

资料中包括《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》中文版和英文版，并且附有全套实例源码。

hadoop从入门到实践的完整学习资料

资料中包含了大数据分析的介绍、hadoop集群搭建、hdfs和mapreduce原理和应用的详细介绍、flume、hive以及几个实战项目

Python与机器学习实战

资料中包含机器学习常用算法的python实现代码，如NaiveBayes、SVM、RNN、神经网络等

scikit_learn机器学习常用算法原理及编程实战中文版

资料中包括《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》的高清中文版pdf，epub，以及源码。