给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于机器学习、实践指南方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小82.2 MB,麦好编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.2。
《机器学习实践指南》第2版比第1版增加了更多的案例和算法解析,全书详细介绍了机器学习发展及应用前景、科学计算平台、Python计算平台应用、R语言计算平台应用、生产环境基础、统计分析基础、描述性分析案例、假设检验与回归模型案例、神经网络、统计算法、欧氏距离与余弦相似度、SVM、回归算法、PCA降维、关联规则、聚类与分类算法、数据拟合案例、图像算法案例、机器视觉案例、文本分类案例等机器学习实践与应用。
Python最火、R极具潜力 2017机器学习调查报告
数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告,这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复,受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国家数据科学家的平均年龄、不同国家的平均年薪等。 下面主要看看工具使用方面的结果。请注意,该报告包含多个国家的数据,可能存在收集不够全面的情况,仅供参考。 年龄 从全球范围来看,本次调查对象的平均年龄在 30 岁左右。当然,各个国家的数值会有差异,中国的机器学习从业者年龄的中位数是 25 岁。 全球全职工作者为 65.7% ,其中中国为 53.% ,美国占比较高,达 70.9% 。 Logistic 回归是除了军事和国安领域外,最常用的数……
Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解
本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 工作原理 存在一份训练样本集,并且每个样本都有属于自己的标签,即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签,选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。 用以下这幅图可以很好的解释kNN算法: 不同形状的点,为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得出: 如果k=3,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方……
以上就是本次介绍的机器学习电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。
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Python是一种通用性计算机语言,都是一种相对性非常容易学习培训的語言。因而,大数据工程师在为中小规模纳税人的uci数据集制做原形、保持数据可视化和剖析统计数据时,常常挑选应用P
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