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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析
零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 全书影印版 立即下载
R语言机器学习
R语言机器学习 清晰版 立即下载
大数据与机器学习:实践方法与行业案例
大数据与机器学习:实践方法与行业案例 完整清晰版

(1)从数据信息、基本服务平台、统计分析方法、应用领域4个层面,义情景化方法解读数据信息从获得、预备处理、发掘、模型、依据解析与呈现到系统软件运用的步骤,及其深度学习的关键

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白话大数据与机器学习
白话大数据与机器学习 扫描超清版 立即下载
机器人操作系统ROS原理与应用
机器人操作系统ROS原理与应用 完整扫描版

机器人操作系统ROS原理与应用 主要分析ROS的核心功能实现原理,探讨基于ROS的智能机器人软件系统优化开发方法与实现技术。本书主要分为四部分:智能机器人发展现状和ROS基本框架;ROS核心功

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Python机器学习:预测分析核心算法
Python机器学习:预测分析核心算法 高清版

在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的算法族,即惩罚

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机器学习:Go语言实现
机器学习:Go语言实现 扫描版 立即下载
统计机器学习导论
统计机器学习导论 高清版

《统计机器学习导论》 对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器学习技

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分布式机器学习:算法、理论与实践
分布式机器学习:算法、理论与实践 完整版

《分布式机器学习:算法、理论与实践》 旨在全面介绍分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来的发展方向。 全书共12章。第1章是绪论,向大家展示分布式

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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法
机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法 完整版

《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:先进设计方法》 系统地介绍了机械手为主的先进控制器的设计和分析方法,是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同

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Arduino创意机器人入门
Arduino创意机器人入门 超清版

机器人教育融机械、传感与控制等内容为一体,让学生在手脑并用解决实际问题的过程中,有效地提高逻辑思维能力、判断能力、动手能力和创新能力,是实施素质教育的一个重要平台。作为

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机器学习与R语言
机器学习与R语言 高清版

R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件。《 机器学习与R语言 》通过将实践案例与核心的理论知识相结合,提供了你开始将机器学习应用到你自己项目中所需要的知识。《机器学习

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实用机器学习
实用机器学习 中英版

《实用机器学习》 介绍了实用机器学习的工作流程,主要从实用角度进行了描述,没有数学公式和推导。本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、

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机器学习项目开发实战
机器学习项目开发实战 高清版

本书通过一系列有趣的实例,由浅入深地介绍了机器学习这一炙手可热的新领域,并且详细介绍了适合机器学习开发的Microsoft F#语言和函数式编程,引领读者深入了解机器学习的基本概念、核

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Python机器学习
Python机器学习 中文影印版

Python机器学习中文版(Sebastian Raschka著),一共13章,含机器学习算法、模型评估、集成学习、web应用、神经网络等,想要学习机器语言的可以下载学习

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Spark MLlib机器学习实践
Spark MLlib机器学习实践 完整第2版

这是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富,内容由浅而深,采取实例和理论相结合的方式,讲解细致直观,适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员

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机器人来了:人工智能时代的人类生存法则
机器人来了:人工智能时代的人类生存法则 高清原版

如果将来我们的生活完全被智能机器人所掌控,那么在这样一种环境中,我们人类将如何生存? 就在不久前,工厂的工人们开始担心,不久以后,他们的工作可能将会被智能机器人所替代。心

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机器视觉技术
机器视觉技术 高质量版

这书分左右几篇详细介绍机器视觉的组成、图象处理方式及其运用案例。 上篇机器视觉基础理论与优化算法包含:机器视觉、图象处理、总体目标获取、边缘检测、图象光滑解决、几何图形主

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机器学习基础教程
机器学习基础教程 扫描中文版

《机器学习基础教程》是一本关于机器学习的电子书资源,涉及机器学习、基础教程等相关内容,本文提供大小为57MB的扫描中文PDF格式电子书下载,希望大家能够喜欢。

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Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解
Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解 高清扫描版

《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《Spark MLlib机器学习:算法、源码及

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机器人简史
机器人简史 超清第二版

《机器人简史(第二版)》 将向读者展现一个绚丽多姿的机器人世界。在这本书里,你不但可以看到指南车、记里鼓车、自动玩偶等古代机器人,还可以领略当今阿特拉斯(Atlas)、阿西莫(

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与机器人共舞
与机器人共舞 全格式版

一本好书了解人工智能技术的今生前世,一本好书释放人工智能技术的创新之路。 在《 与机器人共舞 》一书中,人工智能技术时期的高新科技预言家、硅谷独家代理小编、普利策奖者约翰马

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R语言实战:机器学习与数据分析
R语言实战:机器学习与数据分析 全书影印版 立即下载
机器学习Web应用
机器学习Web应用 高清原版

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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机器人PLC控制及应用实例
机器人PLC控制及应用实例 超清完整版

PLC可保持对单轴和多轴的部位操纵、速率操纵及瞬时速度操纵,再加新健身运动控制模块的开发设计及专业软件的发布,挑选PLC作智能机器人运动控制器是不错的计划方案。《 机器人PLC控制及应

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机器学习 相关笔记精选
网友NO.749747

python机器学习理论与实战(一)K近邻法

机器学习分两大类,有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。有监督学习又可分两类:分类(classification.)和回归(regression),分类的任务就是把一个样本划为某个已知类别,每个样本的类别信息在训练时需要给定,比如人脸识别、行为识别、目标检测等都属于分类。回归的任务则是预测一个数值,比如给定房屋市场的数据(面积,位置等样本信息)来预测房价走势。而无监督学习也可以成两类:聚类(clustering)和密度估计(density estimation),聚类则是把一堆数据聚成弱干组,没有类别信息;密度估计则是估计一堆数据的统计参数信息来描述数据,比如深度学习的RBM。 根据机器学习实战讲解顺序,先学习K近邻法(K Nearest Neighbors-KNN) K近邻法是有监督学习方法,原理很简单,假设我们有一堆分好类的样本数据,分好类表示每个样本……

网友NO.591217

Python 机器学习库 NumPy入门教程

NumPy是一个Python语言的软件包,它非常适合于科学计算。在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础库。 本文是对它的一个入门教程。 介绍 NumPy是一个用于科技计算的基础软件包,它是Python语言实现的。它包含了: 强大的N维数组结构 精密复杂的函数 可集成到C/C++和Fortran代码的工具 线性代数,傅里叶变换以及随机数能力 除了科学计算的用途以外,NumPy也可被用作高效的通用数据的多维容器。由于它适用于任意类型的数据,这使得NumPy可以无缝和高效的集成到多种类型的数据库中。 获取NumPy 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何获取NumPy也请参阅scipy.org官网上的Installing packages。本文不再赘述。 笔者推荐使用pip的方式安装……

网友NO.252715

Python机器学习之SVM支持向量机

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法,适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂,好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆,CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析,下面给出几个本人认为讲解的相当不错的: 支持向量机通俗导论(理解SVM的3层境界) JULY大牛讲的是如此详细,由浅入深层层推进,以至于关于SVM的原理,我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个比较通俗的简单版本的:手把手教你实现SVM算法 SVN原理比较复杂,但是思想很简单,一句话概括,就是通过某种核函数,将数据在高维空间里寻找一个最优超平面,能够将两类数据分开。 针对不同数据集,不同的核函数的分类效果可能完全不一样。可选的核函数有这么几种: 线性函数:形如K(x,y)=x*y这样的线性函数; 多项式函数:形如K(x,y)=……

网友NO.111478

《Python机器学习经典实例》学习感悟

初衷 在看到一位产品经理制定机器学习的计划并实施后,产生了同样的念头,非技术都在了解学习机器学习,我有什么理由不去学呢? 关于本书 本书(《 Python 机器学习经典实例 》)的标题经典实例让我非常感兴趣。 一直认为学习任何新事物,先上手实现简单的demo,再分析这个demo做了什么,怎么做,才能更快的学习。如果是在初始阶段就大量的学习理论,只会对要学习的东西感到痛苦,这个有什么用啊?或者虽然每个字都能看懂,但放一起就不知道在说什么了。 幸运的是本书就同书名一样,上手就是实例,也穿插了必要的专有名词解释,总体来说还是能够跟得上进度。 并且给出了所使用的数据,能够和书中得到相同的结果,这一反馈更能够增强学习的意愿与兴趣。 但是另一方面,只给出结果,而没有原因,在一定程度上只是学会了书里面的知……

网友NO.113598

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个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。 如果k=5,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形,这5个点投票,于是……

网友NO.960401

python机器学习之神经网络实现

神经网络在机器学习中有很大的应用,甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。 首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论是用最小二乘法(OLS)还是最大似然值(MLE)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候,都会有一个loss function。 而在神经网络里也不例外,也有个类似的loss function。 对回归而言: 对分类而言: 然后同样方法,对于W开始求导,求导为零就可以求出极值来。 关于式子中的W。我们在这里以三层的神经网络为例。先介绍一下神经网络的相关参数。 第一层是输入层,第二层是隐藏层,第三层是输出层。 在X1,X2经过W1的加权后,达到隐藏层,然后经过W2的加权,到达输出层 其中, 我们有: 至此,我们建立了一个初级的三……

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