《机器学习教程》

正在学习的比较详细的机器学习教程（不断更新）

使用MINIST数据集https://blog.csdn.net/zhaohaibo_/article/d//获取minist数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("E:/python/data/minist",one_hot=True)机器学习实战（一）—
weixin_43242897·2020-06-29 07:21

机器学习视频课程第一课&第二课学习笔记

截图之前我的微信公众号(devopenclub)中推送给大家推荐了国立台湾大学的「机器学习教程」，后来有朋友留言说需要科学上网才能观看。
ParryQiu·2020-06-29 02:28

西瓜书+一些数据分析的书PDF分享+机器学习入门个人体会

百度网盘链接周志华西瓜书《机器学习》是一本经典的机器学习教程另外还有一些数据分析的PDF电子书，毕竟数据处理也必不可少百度云链接提取码
weixin_30339969·2020-06-27 18:42

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。
wade1203·2020-06-27 12:52

机器学习中的验证集的作用和如何使用

这一块具体大家可以去看一下吴恩达老师机器学习的教程，会有很大收获的，如图（截自吴恩达机器学习教程）：然后我们可以发现什么，bp算法可训练的参数只有什么东东？？？对了，只
阿华Go·2020-06-27 08:48

机器学习教程之13-决策树（decision tree）的sklearn实现

0.概述决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。主要优点：模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。1.决策树模型与学习节点：根节点、子节点；内部节点（internalnode）和叶节点（leafnode）。决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。决策树学习仍然需要将代价函数最小化。为了防止有过拟合现象，需要对决
豆-Metcalf·2020-06-26 23:02

机器学习视频、教程

Python应用机器学习课程导论：Python数据科学SciPy机器学习导论课PythonPandas数据分析CS50机器学习课程Pandas初学者的数据分析和处理教程什么是人工智能AzureML初学者的机器学习教程第二部分
szn·2020-06-26 17:12

随机森林和决策树

本文更完整内容，请参考：请参考极客教程的机器学习部分：http://geek-docs.com/deep-learning在我看来，大多数机器学习教程对初学者不够友好。
rongchengluoye·2020-06-26 06:11

10 个机器学习教程汇总，爱可可推荐！

点击上方“AI有道”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达今天给大家推荐10个机器学习课程清单，含课程视频。这份教程是由一名来自硅谷的计算机科学家ChipHuyen。ChipHuyen是毕业于斯坦福大学计算机科学理学学士和硕士学位，在那里她创建并教授了《TensorFlow深度学习课程》。ChipHuyen主页：https://huyenchip.com/言归正传，这份机器学习课程清单由爱可可
红色石头Will·2020-06-26 05:23

Python下载PTB数据集的方法（附NLP常用数据集）

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图灵的猫.·2020-06-25 16:03

手把手教你在Linux上安装CUDA9.0（以及如何避开所有的坑）

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图灵的猫.·2020-06-25 16:03

Python2和Python3的区别，以及为什么选Python3的原因

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

对全连接层（fully connected layer）的通俗理解

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

Python机器学习基础教程（一）：简介

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

《机器学习实战》原书数据与代码（基于Python3）汇总

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

Pycharm学生版安装教程（2019-12月更新）

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

深度学习中的“卷积”与数学中的“卷积”有何不同

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图灵的猫.·2020-06-25 16:02

手把手教你申请Coursera的课程助学金

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图灵的猫.·2020-06-25 16:01

什么是熵（entropy）？

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图灵的猫.·2020-06-25 16:01

机器学习tips：什么是pipeline？

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图灵的猫.·2020-06-25 16:01

SMO算法最通俗易懂的解释

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图灵的猫.·2020-06-25 16:01

对核函数(kernel)最通俗易懂的理解

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何为启发式算法——退火算法，蚁群算法，遗传算法

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图灵的猫.·2020-06-25 16:00

在Windows下正确安装Scipy与Numpy

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程序员的浪漫：教你如何用MATLAB向女生表白

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图灵的猫.·2020-06-25 16:00

大端、小端的前世今生

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机器学习：了解混淆矩阵(Confusion Matrix)

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图灵的猫.·2020-06-25 16:00

深入浅出Python的抽象基类

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图灵的猫.·2020-06-25 16:00

Python出现'ascii' codec can't encode characters...的解决方法

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图灵的猫.·2020-06-25 16:00

Python正则表达式：match(),search(),findall()与finditer()的用法

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

大数据算法面试：1亿数据在有限内存上如何排序

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

Linux安装后无法进入图形界面（GNOME,KDE等）的解决方法

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

在机器学习、大数据等领域工作，该学Hadoop还是Spark？

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

Linux学习笔记(一)：Win10上用VMware虚拟机安装Linux-CentOS

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

Python数据分析：手把手教你用Pandas生成可视化图表

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图灵的猫.·2020-06-25 16:59

Leetcode刷题修炼手册

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Coursera视频无法观看的三种不同解决方法（亲测有效）

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图灵的猫.·2020-06-25 16:58

Mysql中Drop,Truncate,Delete的区别

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图灵的猫.·2020-06-25 16:28

DML、DDL的概念与区别

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图灵的猫.·2020-06-25 16:28

[交叉验证]机器学习中分类器的选择

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图灵的猫.·2020-06-25 16:28

Python小白机器学习教程：Sklearn精讲

点击“简说Python”，选择“置顶/星标公众号”福利干货，第一时间送达！本文授权转载自王的机器禁二次转载作者：王圣元阅读文本大概需要60分钟老表建议先收藏，慢慢学或者有需时可以查看0引言本文是Python小白教程系列：Sklearn(全称Scikit-Learn)是基于Python语言的机器学习工具。它建立在NumPy,SciPy,Pandas和Matplotlib之上，里面的API的设计非常好
简说Python·2020-06-25 15:09

吴恩达机器学习系列课程汇总（视频+部分汉化+讲义+作业）

更多好玩的机器学习教程:进入袋马学院领一份，全部免费?.
maerdym·2020-06-24 13:21

机器学习之基础知识

文章转自：机器学习教程一-不懂这些线性代数知识别说你是搞机器学习的http://www.aboutyun.com/forum.php?
liguangld·2020-06-24 04:16

spark MLlib机器学习教程

sparkMLlib机器学习教程来源地址：https://blog.csdn.net/qq_30498935/article/details/82352348机器学习介绍机器学习(MachineLearning
hsg77·2020-06-23 15:06

机器学习推荐

在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过
hack123_123·2020-06-23 12:13

机器学习教程 五.SVM（支持向量机）算法理解和应用

这篇博客我本来想花大力气来写的，写到一半时发现有人已经做了充足的工作，而且写的很完美，此处膜一下July的这篇《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》本着不重复造轮子的思想（其实我写了不一定有他好），我简单介绍SVM和如何在sklearn中运用。我们现在要学习另一种形式的监督机器学习和分类算法:支持向量机。支持向量机的目标是找到数据间的最佳分割边界。在二维空间中，你可以把它想象成分割数据集的
会分析的小驼·2020-06-22 06:33

机器学习教程 四.KNN（k最近邻）算法理解和应用

导语：商业哲学家JimRohn说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是kNN（k最近邻）的方法。我们现在开始一个新的部分:分类算法。在分类算法中，我们将介绍两个主要的算法:K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)。虽然这两种算法都是分类算法，但他们有很大区别的。我们今天从这
会分析的小驼·2020-06-22 06:33

机器学习教程 三.回归理论及代码实现

“有些事情我们知道我们知道这些事，我们还知道有些事情我们知道我们不知道。这就是说，有些事情我们不知道，但是还有些我们不知道我们不知道，也就是说有些事情我们不知道我们不知道这些事。”——《已知与未知》（KnownandUnknown）。对于“有些事情我们不知道我们不知道这些事”正需要我们通过探索学习才能发现“新大陆”，那么今天我们把这任务交给机器学习吧！嘿嘿。。接下来开始我们的学习这篇博客中我们将要
会分析的小驼·2020-06-22 06:32

机器学习教程之10-聚类（Clustering）-K均值聚类（K-means）的sklearn实现

0.概述优点：原理简单速度快能够处理大量的数据缺点：需要指定聚类数量K对异常值敏感对初始值敏感1.无监督学习在无监督学习中，数据不带任何标签。能找出数据内在分类规则，并分成独立的点集（蔟），算法称为聚类算法。2.K均值聚类（K-means）K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。在下图中，可以看到，A，B，C，D，E是五个样本点，而灰色的点是随机点，也就是
豆-Metcalf·2020-06-21 08:11

数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理的区别与联系

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了，欢迎大家订阅~任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~
图灵的猫.·2020-06-21 05:42
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