精心整理 | 11月文章汇总(含系列文章以及免费资源下载)
来源:互联网 发布:网络启动 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 03:23
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机器学习算法与Python学习
往期精选
01. 干货分享 | 新一波机器学习资料汇总(已完结...)
02. 干货分享 | 最近机器学习视频教程与数据集下载(持续更新......)
03. Python数据分析相关资料整理(博客&视频链接)
04. 机器学习资料整理(欢迎补充)
05. 经典机器学习书籍推荐
06. 资源下载 | 历史视频教程资源大汇总(内置百度云盘链接)
07. 干货 | 从入门到放弃:21种机器学习算法详解,附多种下载方式
08. 福利 | 最全面超大规模数据集下载链接汇总
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01. 机器学习(1)之入门概念
02. 机器学习(2)之过拟合与欠拟合
03. 机器学习(3)之最大似然估计
04. 机器学习(4)之线性判别式(附Python源码)
05. 机器学习(5)之决策树ID3及Python实现
06. 机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例
07. 机器学习(7)之感知机python实现
08. 机器学习(8)之范数正则与Lasso详解
09. 机器学习(9)之ID3算法详解及python实现
10. 机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯
11. 机器学习(11)之C4.5详解与Python实现(从解决ID3不足的视角)
12. 机器学习(12)之决策树总结与python实践(~附源码链接~)
13. 机器学习(13)之最大熵模型详解
14. 机器学习(14)之评价准则RoC与PR
15. 机器学习(15)之支持向量机原理(一)线性支持向量机
16. 机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化
17. 机器学习(17)之集成学习原理总结
18. 机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数
19. 机器学习(19)之支持向量回归机
20. 机器学习(20)之Adaboost算法原理小结
21. 机器学习(21)之scikit-learn Adaboost类库的实战分析
22. 机器学习(22)之Apriori算法原理总结
23. 机器学习(23)之GBDT详解
24. 机器学习(24)之Bagging与随机森林
25. 机器学习(25)之K-Means聚类算法详解
26. 机器学习(26)之K-Means实战与调优详解
27. 机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解
28. 机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战
29. 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解
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01. 深度学习之DNN与前向传播算法
02. 深度学习之DNN与反向传播算法
03. 干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择
04. 干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式
05. 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构
06. 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的前向传播算法详解
07. 干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解
01. AIOps核心任务:任务机器人在金融领域中的落地(附文件下载)
02. 一篇文章讲清楚人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系
03. 推荐 | 值得加入的AI公司不只有BAT、FLAG与TMDJ,还有这些!!!
04. 程序猿媳妇儿注意事项!(文末高能)
05. 干货 | 台大“一天搞懂深度学习”课程PPT(下载方式见文末!!)
06. 趣味机器学习入门小项目(附教程与数据)
07. 推荐 | 一文读懂深度学习与机器学习的差异
08. 值的收藏的干货 | 如何用Python实现常见机器学习算法
09. 干货 | 高盛:2017人工智能报告中文版(附PDF版下载)
10. 推荐 | Python-ML中最常用的5张速查表(高清)
11. 【强烈推荐】:关于系统学习数据挖掘(Data Mining)的一些建议!!
12. 关于处理样本不平衡问题的Trick整理
13. 长文 | 一文读懂什么是机器学习
14. 资料 | Python的14张思维导图(可后台下载)
15. 值得收臧 | 从零开始搭建带GPU加速的深度学习环境(操作系统、驱动和各种机器学习库)
16. 推荐 | CVPR2017关于如何解释深度学习模型的讲座(附视频与PPT)
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本月开始推送自然语言处理系列文章
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