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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 入门建议参考《机器学习实战》，分为4个部分，分别是分类（有监督学习，包括 ...

近年来，Python语言成为了广受欢迎的编程语言，而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好工具。从感知机到人工神经网络，非线性决策边界，前馈人工神经网络和反馈人工神经网络，多层感知机，训练 ...

、能设计、能编码、能调试，没有基础的在学习后也能够上手设计与开发机器学习产品。 推荐学习《从机器学习到 ...

数据挖掘作业，要实现决策树，现记录学习过程 win10系统，Python 3.7.0 构建一个决策树，在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: 要将决策树可视化，首先，使用export_graphviz()方法输出一个图形定义文件，命名为 ...

本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程：直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降：逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低，最终趋同与第一种方法计算出的参数 ...

请支持正版图书， 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们科学上网，请大家自备梯子，实在不会再请留言，节约彼此时间。 源码在底部，请自行获取，谢谢！ 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目，大致需要以下几个步骤： 观察大局 分析业务，确定工作方向与性能指标 获得 ...

我们知道，TensorFlow是比较流行的深度学习框架，除了看手册文档外，推荐大家看看《Tensorflow深度学习》，共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核 ...