斯坦福机器学习大礼包：Stanford公开课+经典教材+论文+学习笔记合集

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本书是机器学习和数据挖掘领域的经典图书，基础理论与实践完美的结合，讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等，逻辑紧密、内容详实，适合所有相关技术人员的

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Python机器学习及实践 面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且

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《机器学习numpy和pandas基础》是一份涵盖了数据分析和机器学习中核心技能的资源，详尽地介绍了如何使用这些强大的Python库来处理和分析数据，深入浅出的内容安排，使得无论是新手还是专业人士都能从中获益，推荐您下载阅读，开启数据科学之旅的第一步。

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编辑推荐 机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和

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内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最

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人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸， 书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法