Python机器学习教学-scikit-learn.pdf,第6章scikit-learn • scikit-learn库是一个通用型开源机器学习库, 它几乎涵盖了所有地机器学习算法,并且搭 建了高效地数据挖掘地框架。 图6.1 scikit-learn官网 • 我们可以看到官网地宣传中主要提到到了四点: • 一个简单高效
这段英文中有两个词computer program和learn,翻译成中文就是机器(计算机程序)和学习,整体翻译下来就是说:如果计算机程序在T任务上的性能(由P衡量)随着经验E而提高,则称计算机程序从经验E中学习某类任务T。由上述机器学习的定义可知机器学习包含四个元素: 数据(Data) 任务(Task) 性能度量(Quality Metric) 算法(Algo...
链接: https://pan.baidu.com/s/17VpKh23F7fICTJt19-kEUQ 提取码:w88j 以下是学习机器学习的一些建议,不涉及具体的代码: 数学基础: 具备一定的数学基础对理解机器学习至关重要。线性代数、概率论和统计学是机…
《scikit-learn机器学习:常用算法原理及编程实战》_黄永昌.pdf,版权相关注意事项: 1 、书籍版权归著者和出版社所有 2、本PDF来自于各个广泛的信息千台,经过整理而成 3、本PDF仅限用于非商业用途或者个人交流研究学习使用 4、本PDF获得者不得在互联网上以任何目的进行传播
Scikit-learn-有监督学习使用手册中文版.pdf,Table of Contents 绪言 1.1 有监督学习 1.2 广义线性模型 1.2.1 线性与二次判别分析 1.2.2 核岭回归 1.2.3 支持向量机 1.2.4 随机梯度下降 1.2.5 1 绪言 This book is translated from official user guide of scikit-learn. 2
关于使用scikit-learn库进行机器学习的书籍。scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,用于数据挖掘和数据分析。 以下是该书笔记: scikit-learn介绍:对scikit-learn库的基本概念和使用进行介绍。 机器学习基础:包括监督学习、无监督学习、特征工程等基础概念。
深度学习(Deep Learning): 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。深度学习模型可以通过多个层次(深度)的非线性变换来学习表示。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN): CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据(如图像)的深度学习架构。它通过卷积层和池化层来学习图像特征。
《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》中文PDF+英文PDF+源代码 《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》中文PDF,1052页,有详细书签目录,文字可以复制; 《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》英文PDF,1096页,有详细书签目录,文字可以复制;配套源代码;奥雷利...
第一部分为第 1 章到第 8 章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握 Scikit-Learn 的常用方法;第二部分为第 9 章到第 16 章,探讨深度学习和常用框架 TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用 TensorFlow 搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
《机器学习实战:基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》PDF,本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorF