【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码 视频 项目案例
MachineLearning
- 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远
- Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)
- 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star【后续组织学习活动:sklearn + tensorflow】
- ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
第一部分 分类
- 1.) 机器学习基础
- 2.) k-近邻算法
- 3.) 决策树
- 4.) 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
- 5.) Logistic回归
- 6.) 支持向量机
- 7.) 集成方法-随机森林和AdaBoost
第二部分 利用回归预测数值型数据
- 8.) 预测数值型数据:回归
- 9.) 树回归
第三部分 无监督学习
- 10.) 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类
- 11.) 使用Apriori算法进行关联分析
- 12.) 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第四部分 其他工具
- 13.) 利用PCA来简化数据
- 14.) 利用SVD简化数据
- 15.) 大数据与MapReduce
第五部分 项目实战(非课本内容)
- 16.) 推荐系统
阶段性总结
- 附录A Python入门
- 附录B 线性代数
- 附录C 概率论复习
- 附录D 资源
- 索引
- 版权声明
- ApacheCN(apache中文网) 维护更新
ApacheCN-机器学习视频-更新地址-AcFun
ApacheCN-机器学习视频-更新地址-bilibili
ApacheCN-机器学习视频-更新地址-优酷
ApacheCN-机器学习视频-讨论版-百度云地址
【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码 视频 项目案例的更多相关文章
- 学习笔记之机器学习实战 (Machine Learning in Action)
机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中 ...
- K近邻 Python实现 机器学习实战(Machine Learning in Action)
算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括 ...
- 机器学习实战 [Machine learning in action]
内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属 ...
- 《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM
<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照<机器学习实战 / Machi ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018- ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————04.朴素贝叶斯分类(bayes)
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————04.朴素贝叶斯分类(bayes) 关键字:朴素贝叶斯.python.源码解析作者:米仓山下时间:2018-10-2 ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理、源码解析及测试
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-2 ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN)
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源 ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维
关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harr ...
随机推荐
- python函数参数中带有默认参数list的坑
在python中函数参数中如果带有默认参数list遇到问题 先看一段代码 def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print(l) print( ...
- 线性代数-矩阵-【3】矩阵加减 C和C++实现
点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/ ...
- linux下用OCI库访问oracle数据库返回错误Cannot create OCI environment!;
linux下链接oracle数据库,直接用OCI库函数OCI_Initialize初始化返回Oracle ErrorString:Cannot create OCI environment! 原因是缺 ...
- python常用的数据结构运行效率分析
1.while循环和for循环相同条件下的运行效率比较: 如下代码: import time as tm import timeit as tt import random as rm def whi ...
- 为什么内存使用2G的苹果手机比内存使用4G的安卓机更流畅?
这是在国外一家网站看到的,分析得不错,原文如下: Why does the iPhone require less RAM than Android devices? There are people ...
- MySQL57安装图解
MySQL57安装图解... ============================= 0-需要准备的安装包 =================== 1在百度下载MySQl ============ ...
- Python金融行业必备工具
有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要"科学"上网 量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习. ...
- 获取ip地址及城市信息
大家好,今天给大家分享的是一个简单的知识获取登录用户的ip地址及城市信息,lz是一个小白,如果有哪些错误的地方 欢迎大家指出 东西很简单,直接上代码 [HttpPost] public string ...
- 求N个元素的子集合个数
详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt406 一个集合有n个元素,请问怎么算出来它的子集(包括空集和本身)是 2的n ...
- NHibernate教程(13)--立即加载
本节内容 引入 立即加载 实例分析 1.一对多关系实例 2.多对多关系实例 结语 引入 通过上一篇的介绍,我们知道了NHibernate中默认的加载机制--延迟加载.其本质就是使用GoF23中代理模式 ...