下面是一本好書啊
這本書對於機器學習入門很是不錯的啊。
機器學習導論 范明 昝紅英 牛常勇
本書討論了機器學習在統計學、模式識別、神經網路、人工智慧、訊號處理等不同領域的應用。其中涵蓋的內容比較全面，且易於學習和掌握。主要內容包括：監督學習、貝葉斯決策理論、引數方法、多元方法、維度歸約、非引數方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、隱馬爾可夫模型、組合多學習器以及增強學習等。可作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供研究機器學習方法的技術人員參考。
出版社：機械工業出版社 出版日期：2023年6月 isbn：978-7-111-26524-5 定 價：39.00元
機器學習 1 機器學習的入門
最近由於專案要求，從零開始自學機器學習，使用語言是python2.7。機器學習分類 監督學習，無監督學習，強化學習 監督學習 對事物未知表現的 包括分類問題和回歸問題。1 分類 指給乙個新的模式，根據訓練模型推斷它所對應的類別是多少，是一種定性輸出，也叫離散變數 2 回歸 指給乙個新的模式，根據訓練...
機器學習入門
研究生考試結束了，考研通知書也在幾天前到手了，是時候安心下來考慮一下未來研究生的生活和學習了，看現在機器學習特別的火，所以我就先跟風學習一下機器學習吧。由於剛開始學習，所以對一些專有名詞不是很熟悉，所以特別做了一下總結，因為剛剛入門，所以就先整理了這些。人工智慧 一 認知和感知 區別看待 目前是在感...
機器學習入門
1.常用演算法 決策樹 隨機森林演算法 邏輯回歸 svm 樸素貝葉斯 knn演算法 k means演算法 adaboost 演算法 神經網路 馬爾可夫 2.聚類和分類的區別 分類 比如有一堆資料，你已經事先對他們做好了分類。你想要的功能就是，假如來了一條測試資料，我想知道他是哪一類，這就是分類。聚類...