k近鄰演算法詳解1
k近鄰演算法詳解2
樸素貝葉斯分類:原理
樸素貝葉斯分類:理論推導
樸素貝葉斯法後驗概率最大化含義
決策樹–cart樹詳解
最大熵模型 maximum entropy model
拉格朗日乘子法 - kkt條件 - 對偶問題
svm詳細推導
【機器學習詳解】smo演算法剖析
adaboost 演算法的原理與推導
機器學習實戰python3系列
周志華-機器學習筆記
scikit-learn (sklearn) 官方文件中文版
李航-統計學習方法 第一版 演算法**實現1
李航-統計學習方法 第一版 演算法**實現2
李航-統計機器學習方法 第二版 演算法**實現
機器學習資源大全
本文彙編了一些機器學習領域的框架 庫以及軟體 按程式語言排序 計算機視覺 通用機器學習通用機器學習自然語言處理 通用機器學習 資料分析 資料視覺化自然語言處理 通用機器學習 資料分析 資料視覺化自然語言處理 資料分析 資料視覺化 通用機器學習通用機器學習 自然語言處理 資料分析 資料視覺化 雜項 演...
機器學習演算法詳解(一) 基礎知識
本篇針對以下幾個問題進行總結 01.了解機器學習的基本概念,能說清楚幾個和空間相關的概念。從該角度解釋機器學習的實質。02.經驗風險和結構風險有何不同?03.為什麼要引入正則項?和經驗風險 結構風險有何關係?04.說明損失函式的意義。並列出幾個常見的損失函式,說明其異同。並去了解常見的演算法分別選用...
機器學習資源大全zz
機器學習資源大全zz 發表於 2012年04月21日 00 32 1 發信人 pennyliang pennyliang 信區 machinelearning 標 題 機器學習資源大全 歡迎補充,持續更新 發信站 水木社群 tue jan 17 17 15 15 2012 站內 harvard機器學...