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机器学习

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本专题中精选机器学习相关文档、视频、软件、源码等资源以及技术教程文章,更多相关内容陆续增加,建议收藏本栏目,本站整理包含机器学习的内容共计32个,剩余249个等待更新。

零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 查看详情
R语言机器学习 查看详情
大数据与机器学习:实践方法与行业案例

(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 查看详情
统计机器学习导论

《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》 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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机器学习与R语言

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》 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

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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机器学习基础教程

《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》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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R语言实战:机器学习与数据分析 查看详情
构建实时机器学习系统 查看详情
基于免疫计算的机器学习方法及应用

对于关联规则发掘、数据标准化、统计数据聚类分析法、特性约简等深度学习及生物信息大数据分析等实际难题,明确提出一连串新方式,并融合深度神经网络和张量测算讨论了深度学习软计

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机器崛起前传:自我意识与人类智慧的开端

两院院士、千人计划权威专家、实业家、教育学家和思想家联手强烈推荐!中科院工程院院士、中科院院士工程院院士 李德仁腾迅关键创始人、武汉学院创始人、一丹奖慈善基金会创始人 陈一

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机器学习 查看详情
机器学习在线:解析阿里云机器学习平台 查看详情
机器学习经典算法实践 查看详情
机器学习实战

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们

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机器学习:实用案例解析

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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Spark机器学习

spark机器学习入门与进阶实战 Spark项目管理委员会成员作品 注重技术实践 通过大量实例演示如何创建有用的机器学习系统

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机器学习实践:测试驱动的开发方法

本书涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述等诸多内容,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型等,欢迎

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机器学习:Python实践

本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以实践为导向,使用 scikit-learn 作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,并利用机器学习解决实际问题

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机器学习从认知到实践 第2辑

包含Python机器学习实践指南、TensorFlow机器学习项目实战、TensorFlow技术解析与实战共三套,本书适合Python程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者

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机器学习与优化

本书是机器学习实战领域的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引入机器学习的大门,并走上实践的道路。

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机器学习 笔记精选
网友NO.461279

Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码水平之低,而且在编码的过程中看了别人的编码,才发现自己对numpy认识和运用的不足,在自己的代码中有很多可以优化的地方,比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值,再比如去最小值的下标,我用的是argsort排序再取列表第一个,但是有argmin可以直接用啊。下面的代码中这些可以优化的并没有改,这么做的原因是希望做到抛砖引玉,欢迎大家丢玉,如果能给出优化方法就更好了 一.k-means算法 人以类聚,物以群分,k-means聚类算法就是体现。数学公式不要,直接用白话描述的步骤就是: 1.随机选取k个质心(k值取决于你想聚成几类) 2.计算样……

网友NO.517604

基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索

你好,%用户名%! 我叫Alex,我在机器学习和网络图分析(主要是理论)有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章,不喜勿喷。 现在,很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我:”该如何开始?”。一段时间以前,我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档,我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识(我的团队主要由MIPT(莫斯科物理与技术大学)和数据分析学院的毕业生构成)。 这篇文章是对数据科学的简介,这门学科最近太火了。机器学习的竞赛也越来越多(如,Kaggle, TudedIT),而且他们的资金通常很可观。 R和Python是提供给数据科学家的最常用的两种工具。每……

网友NO.823932

Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用教程

本文实例讲述了Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用。分享给大家供大家参考,具体如下: 引言 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在 NumPy , SciPy 和 matplotlib 模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 scikit-learn安装 python 中安装许多模板库之前都有依赖关系,安装 scikit-learn 之前需要以下先决条件: Python(= 2.6 or = 3.3) NumPy (= 1.6.1) SciPy (= 0.9) 如无意外,下面用 pip 的安装方法可以顺利完成~~ 安装 numpy sudo pip install numpy 安装 scipy 需要先安装 matplotlib ipython ipython-notebook pandas sympy sudo apt-get install python-matplotlib ipython ipython-notebooksudo apt-get install python-pandas python-sympy python-nosesudo pip install scipy 安装 scikit-learn sudo pip install -U scikit-learn 测试 在 terminal 里面输入 pip list 这个会列出 pip 安装的所有……

网友NO.387049

python机器学习实战之最近邻kNN分类器

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都一个对应的已知类标签,当来一个测试样本要我们判断它的类别是,就分别计算到每个样本的距离,然后选取离测试样本最近的前K个样本的标签累计投票,得票数最多的那个标签就为测试样本的标签。 源代码详解: #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python # 测试代码 约会数据分类 import KNN KNN.datingClassTest1() 标签为字符串 KNN.datingClassTest2() 标签为整形 # 测试代码 手写字体分类 import KNN KNN.handwritingClassTest() from numpy import * # 科学计算包 import operator # 运算符模块 from os import listdir # 获得指定目录中的内容(手写字体文件夹下样本txt) 类型命令行 ls import matplotlib # 画图可视化操作 import matplotlib.pyplot as plot # 显示一个 二维图 def myPlot(x, y, labels): fig = plot.figure()#创建一个窗……

网友NO.290649

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.331676

Python与Scikit-Learn的机器学习探索详解

这篇文章主要介绍了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的相关内容,小编觉得还是挺不错的,这里分享给大家,供需要的朋友学习和参考。 你好,%用户名%! 我叫Alex,我在机器学习和网络图分析(主要是理论)有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章,不喜勿喷。 现在,很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我:”该如何开始?”。一段时间以前,我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档,我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识(我的团队主要由MIPT(莫斯科物理与技术大学)和数据分析学院的毕业生构成)。 这篇文章是对数据科学的简介,这门学科最近太……

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