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搜索资源列表

  1. 中科院机器学习

  2. 中科院机器学习资料，内涵教程和相关PPT，还有部分代码和习题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-24
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：lxzcyh

  1. 机器学习工具包spider工具包

  2. matlab语言编写的机器学习的各种常用算法，包括svm,adboost,bagging,svm,决策树，贝叶斯准则等机器学习常用算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：orientsurge163

  1. 机器学习数学基础

  2. 大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波…… • 讲述算法、理论、应用背后的故事 • 将会既有趣又辛苦 大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u011055553

  1. 机器学习理论与实战（三）朴素贝叶斯 - 计算机视觉、机器学习朝拜者

  2. 机器学习理论与实战（三）朴素贝叶斯 - 计算机视觉、机器学习朝拜者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-14
    • 文件大小：353280
    • 提供者：jason910

  1. 斯坦福机器学习公开课6-8

  2. 内含三个pdf文件，分别在博客http://blog.csdn.net/stdcoutzyx中有对应的文章，主要讲述了支持向量机的内容，包括最优间隔分类器、对偶问题、序列最小化算法等等，另外，笔记6中还包括了部分朴素贝叶斯和神经网络的内容。

  3. 所属分类：专业指导

  1. weka机器学习十大算法

  2. 本文档详细介绍了AdaBost,Apriori,C4.5,CART,EM,K-means,KNN,PageRank,SVM与朴素贝叶斯算法

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-10-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lxyfydoha

  1. 机器学习十大算法

  2. 决策树C4.5；K-means；SVM；Apriori；EM；PageRank；AdaBoost；kNN；朴素贝叶斯；CART

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：ozhixin12345678

  1. 机器学习算法实现

  2. 机器学习中的方法实现，其中包括KNN，Kmeans，贝叶斯，逻辑回归，线性回归，决策树，Adaboost等，含训练集。绝对值得拥有

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-08-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：suifengdechen

  1. 机器学习 ID3 算法

  2. 机器学习算法 贝叶斯网络 人工智能 深度学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-26
    • 文件大小：505856
    • 提供者：lindanzhu

  1. 斯坦福大学机器学习个人笔记

  2. 斯坦福大学机器学习个人笔记中文版，回归、svm、贝叶斯、规则化和模型选择、聚类等

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：webzjuyujun

  1. 视觉机器学习20讲配套仿真代码_前10讲

  2. 该资源包含了K均值学习、KNN学习、回归学习、决策树学习、贝叶斯学习、SVM方法等机器学习等视觉算法在内的详细的matlab代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：gbttxn_1129

  1. 贝叶斯方法-概率编与贝叶斯推断

  2. 贝叶斯方法是数据科学家使用的可以工具之一；可以用来解决预测、分类、排序和推断。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-08-21
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wzbyytm

  1. 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

  2. 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版.pdf 目录 (1)线性回归、logistic回归和一般回归 1 (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10 (3)支持向量机SVM（上） 20 (4)支持向量机SVM（下） 32 (5)规则化和模型选择 45 (6)K-means聚类算法 50 (7)混合高斯模型和EM算法 53 (8)EM算法 55 (9)在线学习 62 (10)主成分分析 65 (11)独立成分分析 80 (12)线性判别分析 91 (13)因子分析 103 (14)增强学习 1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-09-04
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：gaifertrertre

  1. 斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）

  2. 1-15节全部完整版讲义！超清分享~~~（附赠目录索引和NG原版讲义） 含金量高，独家整理~~ 目录如下： 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-07
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u012416259

  1. BAT机器学习面试1000题系列

  2. BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1）线性归一化 23 2）标准差标准化 23 3）非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n） 40 随机梯度下降 4

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_38873863

  1. 机器学习工程师从算法基础到实战案例

  2. 【课程内容】 第一阶段：Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：76
    • 提供者：u013844840

  1. 机器学习思维导图

  2. 常用机器学习算法的思维导图，梳理了所有相关知识，很适合对各部分的整体把握与补遗。推荐使用MindManager思维导图软件查看 目录： 1.机器学习基础.mmap 2.k-近邻算法.mmap 3.决策树.mmap 4.基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯.mmap 5.Logistic回归.mmap 6.SVM.mmap 7.利用AdaBoost元算法提高分类性能.mmap 8.预测数值型数据：回归.mmap 9.树回归.mmap 10.利用k-均值聚类算法对未标注数据分组.mmap 11.使用A

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：575488
    • 提供者：corebox

  1. 机器学习文件

  2. 包括文本分析、时间序列分析.、回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、xgboost、LDA与PCA算法、EM算法、神经网络等有关机器学习的文件

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-28
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_39214640

  1. 斯坦福Ng机器学习课程笔记（中文版）

  2. 【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器、拉格朗日对偶、支持向量机 【第8讲】 核方法、序列最小优化算法 【第9讲】 经验风险最小化 【第10讲】 交叉验证、特征选择 【第11讲】 贝叶斯统计、机器学习应用建议 【第12讲】 $k$-means算法、高斯

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：difstone

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008
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