在机器学习中，设计的算法需要通过数据集来验证。此外，对于标注的数据，在一定程度上驱动着一个个新的算法研究出来，逼近人的识别能力。 本文是用于机器学习的开放数据集的清单。覆盖范围包括财经，计算机视觉，自然语言处理，语音文本处理，情感分析，自动驾驶，人脸识别等领域。 1. 数据集查找器 ...

李航的《统计学习方法》 这本书开篇第一章写得特别好，各个模型的算法推导也比较全，基本涵盖了比较经典的判别模型和生成模型。 《机器学习实战》 这本书代码和应用特别多，了解python用法和机器学习算法的代码实现非常方便。 项亮的《推荐系统实践》 这本书个人感觉偏理论一点，伪代码 ...

编者注：澳大利亚机器学习专家、畅销书作者 Jason Brownlee，对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点，汇总成这份阅读指南。在所筛选的学习资源中，这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单，涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品 ...

原文：https://www.jiqizhixin.com/articles/0614 项目地址：https://modelzoo.co/ 深度学习近来是机器学习最流行的子领域，因为针对高维数据拥有强大的建模能力，它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩，例如计算机视觉、自然语言处理与智能体 ...

算法总结-这是一份全面并且详细的排序算法学习指南 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 本文转载自：CSDN博主-Carson带你学Android 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系后天删除 版权声明：本文为CSDN博主「Carson带你学Android」的原创文章，遵循CC 4.0 ...

前言 如今前端市场一片混乱，典型的金字塔形状，前端从业人员很多，但高级开发及以上却非常稀缺。前端招聘也是所有猎头及 HR 的痛点所在，在这种混乱的环境中，如何让自己突出重围？需要实力，也需要技巧。因 ...

机器学习和数据挖掘推荐书单 有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic ...

1.网络基础 1.1 计算机网络分层 计算机网络分为五层：物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层 其中： 网络层：负责根据IP找到目的地址的主机 运输层：通过端口把数据传到目 ...