[机器学习] 决策树（DecisionTree）项目（python代码实现）

说明： 本压缩包包含： 1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件； 2.项目用的数据（csv格式）； 3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考
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[机器学习] Approximately Optimal Approximate Reinforcement Learning PDF下载

说明： 论文Trust Region Policy Optimization最重要的参考文献之一，TRPO原理的来源和依据之一
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[机器学习] Trust Region Policy Optimization PDF论文下载

说明： TRPO算法的论文，是强化学习算法PPO、DPPO的基础，论文中对算法优化原理进行了比较详细的推导
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[机器学习] Predictive Marketing - Customer Analytics and Big Data

说明： the book is for everyday marketers who want to learn what predictive marketing is all about, as well as for those marketers who are ready to use predictive marketing in their organizations
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[机器学习] 自然语言处理宗论中英文

说明： 自然语言处理宗论中英文 本书作者Daniel Jurafsky与James H.Martin.
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[机器学习] BP学习算法

说明： BP(Back Propagation，反向传播)算法，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用sigmoid函数，采用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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[机器学习] 强化学习在阿里的技术演进和业务创新

说明： 当前的机器学习算法⼤致可以分为有监督的学习、⽆监督的学习和强化学 习（Reinforcement Learning）等。强化学习和其他学习⽅法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到⾏为映射的学习，以使奖励信号函数值最⼤。如果智能 体的某个⾏为策略导致环境正的奖赏，那么智能体以后产⽣这个⾏为策略的趋 势便会加强。强化学习是最接近于⾃然界动物学习的本质的⼀种学习范式。然 ⽽强化学习从提出到现在，也差不多有半个世纪左右，它的应⽤场景仍很有限， 规模⼤⼀点的问题就会出现维数爆炸，难于计算，所以往往看
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[机器学习] 算法测试基准函数

说明： Totally 56 benchmark functions for testing, they are used for intelligence algorithm testing.
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[机器学习] EM 算法原理及其应用

说明： EM 算法原理及其应用
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[机器学习] 浙大 复变函数与积分变换课件

说明： 浙大 复变函数与积分变换课件
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[机器学习] SPSS China培训

说明： SPSS China培训
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[机器学习] Machine Learning and Feature Engineering for Computer Network Security

说明： Machine Learning and Feature Engineering for Computer Network Security Jonathan J. Davis
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