机器学习算法与Python学习
机器学习算法与Python学习
机器学习系列阶段总结!
1. 机器学习(1)之入门概念
2. 机器学习(2)之过拟合与欠拟合
3. 机器学习(3)之最大似然估计
4. 机器学习(4)之线性判别式(附Python源码)
5. 机器学习(5)之决策树ID3及Python实现
6. 机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例
7. 机器学习(7)之感知机python实现
8. 机器学习(8)之范数正则与Lasso详解
9. 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
30. 机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原理详解
31. 机器学习(31)之频繁集挖掘FP Tree详解
32. 机器学习(32)之典型相关性分析(CCA)详解 【文末有福利……】
33. 机器学习(33)之局部线性嵌入(LLE)【降维】总结
34. 机器学习(34)之BIRCH层次聚类详解
35. 机器学习(35)之PrefixSpan算法原理详解
36. 机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】
37. 机器学习(37)之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用
资源分享系列
- 干货分享 | 新一波机器学习资料汇总(已完结…)
- 干货分享 | 最近机器学习视频教程与数据集下载(持续更新……)
- Python数据分析相关资料整理(博客&视频链接)
- 机器学习资料整理(欢迎补充)
- 经典机器学习书籍推荐
- 资源下载 | 历史视频教程资源大汇总(内置百度云盘链接)
- 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
- 福利 | 最全面超大规模数据集下载链接汇总
深度学习连载系列
- 深度学习之DNN与前向传播算法
- 深度学习之DNN与反向传播算法
- 干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择
- 干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式
- 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构
- 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的前向传播算法详解
- 干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解
干货系列
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- 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
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- 程序猿媳妇儿注意事项!(文末高能)
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- 干货 | 高盛:2017人工智能报告中文版(附PDF版下载)
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- 关于处理样本不平衡问题的Trick整理
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PCA实现一个简单的酒店推荐系统(附Python源码)
基于机器学习的文本情感极性分析
Python做文本挖掘的情感极性分析(基于情感词典的方法)
GBDT入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解
解决分类样本不平衡问题 ~ ML&DM面试高频问题
高斯混合聚类(GMM)及代码实现
Adaboost从原理到实现(Python)
Delicious和Hacker News–基于用户投票的排名算法
协同过滤原理及Python实现
RBF神经网络及Python实现(附源码)
支持向量机Python实现(附源码与数据)
SoftMax回归详解
线性分类(SoftMax) - 下篇
梯度检验与高级优化
线性分类器-中篇
线性分类器
反向传播算法
神经网络
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kNN之改进约会网站配对效果(附源码)
KNN算法实战-改进约会网站配对效果
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Machine Learning – Naive Bayes(朴素贝叶斯)
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脉络清晰的BP神经网络讲解
机器学习(8) – 降维
机器学习(7) – k-means 聚类
机器学习(6) – SVM
机器学习(5) – 模型评估与选择
机器学习(4) –神经网络(part two)
机器学习(4) – 神经网络
机器学习(3) – 贝叶斯及正则化
机器学习(2) – logistic regression
0-1整数规划与隐枚举法-感受剪枝的魅力
基于稀疏化鲁棒LS-SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模
最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)
支持向量机之SMO——-7
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支持向量机(SVM)之Mercer定理与损失函数—-5
支持向量机(SVM)–(4)
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距离和相似性度量在机器学习中的使用统计
支持向量机(SVM) (2)
初步了解支持向量机(SVM)-1
线性分类与Principal Component Analysis
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线性回归与评价指标-2
回归预测之入门
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- 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级
机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考 ...
- 机器学习算法与Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书. ...
- 机器学习算法与Python实践之k均值聚类(k-means)
机器学习算法与Python实践之(五)k均值聚类(k-means) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是 ...
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