MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习 麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！ 学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。 先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。

机器学习面试指南书 这本书不是机器学习教科书的替代品，也不是玩面试的捷径。它是一种巩固你现有的机器学习理论和实践知识的工具。本书

机器学习面试指南书 这本书不是机器学习教科书的替代品，也不是玩面试的捷径。它是一种巩固你现有的机器学习理论和实践知识的工具。本书中的问题也可以帮助识别你的盲点/弱点。每个主题都附有资源，可以帮助加强对该主题的理解。 || #电子书 #机器学习

研究生机器学习课程-浙江大学

研究生机器学习课程-浙江大学 描述：机器学习的原理与应用。主要的范式和技术，包括判别和生成方法，强化学习：线性回归，logistic回归，支持向量机，深网，结构化方法，降维，k-均值，高斯混合，期望最大化，马尔可夫决策过程，Q-学习。应用领域，如自然语言和文本理解、语音识别、计算机视觉、数据挖掘和自适应计算机系统等。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

机器学习算法的数学解析与Python实现

机器学习算法的数学解析与Python实现 描述：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 链接： 大小：10 MB 标签：#机器学习 #算法 #数学原理 #通俗讲解 #前置知识 #基本概念 #工具 #线性回归 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化 也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。 在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。 | #机器学习

完整的机器学习包，包含 35 个关于大多数数据科学和机器学习主题的端到端和交互式笔记本。该软件包涵盖了用于操作和分析数据集的不同

完整的机器学习包，包含 35 个关于大多数数据科学和机器学习主题的端到端和交互式笔记本。该软件包涵盖了用于操作和分析数据集的不同技术、经典 #机器学习 算法、神经网络基础知识以及用于计算机视觉和自然语言处理的深度学习。 ||||