基于matlab的机器学习书籍下载

AI100_小助手 2018-04-02 09:09:31

本附件是关于matlab的教材，主要是使用matlab做机器学习应用
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Matlab-Deep Learning电子图书.pdf+配套源代码目录： 1.机器学习； 2.神经网络； 3.多层神经网络的训练； 4.神经网络和分类； 5.深度学习； 6.卷积神经网络学习deep learning，用matlab实验可更直观快速理解深度学习

Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可：1.掌握Python数据科学工具包，包括矩阵数据处理与可视化展示。2.掌握机器学习算法原理推导，从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。3.掌握每一个算法所涉及的参数，详解其中每一步对结果的影响。4.熟练使用Python进行建模实战，基于真实数据集展开分析，一步步完成整个建模实战任务。

【资源介绍】本资源旨在为初学者和中级数据科学爱好者提供一个全面的感知机学习算法教程，包括理论基础、MATLAB实现代码及实例教程。感知机是机器学习中最简单的分类算法之一，适用于二分类问题。它是基于输入特征的线性组合进行预测的线性分类模型，当数据线性可分时，感知机算法能够找到一个分离超平面，以区分两类数据。【适用读者】数据科学和机器学习领域的初学者；对MATLAB编程感兴趣的研究者和工程师；需要快速掌握感知机算法基础并应用于实际问题解决的专业人士。【参考资料】《统计学习方法》李航著，该书详细介绍了感知机模型的理论基础和学习算法，是本资源的主要参考书籍。【若有任何问题，请私信博主！看到后将会在第一时间解决！】

非常有用，能够更好地掌握MATLAB，对于MATLAB的学习与掌握更有信心，神经网络、机器学习、simulink等等各大工具箱

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