【完整中文版.带目录】机器学习系统设计.中文版.带目录.2014下载

1努力加油1 2019-03-05 06:58:20

机器学习系统设计 (简体中文) – 1 Jul 2014 by 里彻特 (Willi Richert) (作者), 科埃略 (Luis Pedro Coelho) (作者), 刘峰 (译者)
《机器学习系统设计》是实用的Python机器学习教程，结合大量案例，介绍了机器学习的各方面知识。《机器学习系统设计》不仅告诉你“怎么做”，还会分析“为什么”，力求帮助读者掌握多种多样的机器学习Python库，学习构建基于Python的机器学习系统，并亲身实践和体验机器学习系统的功能。
《机器学习系统设计》适合需要机器学习技术的Python开发人员、计算机科学研究人员、数据科学家、人工智能程序员，以及统计程
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weixin_44122164 2019-04-22

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资源包含文件：lunwen文档+项目源码+部署说明操作系统：Windows 10 专业版 IDEA：PyCharm Professional 2019.1.1 开发语言：Python 3.6.8，JavaScript，Html，CSS，SQL，PHP 7.2 第三方资源： Google Bert 中文预训练模型 Python 第三方库： flask bert-serving-server bert-serving-client requests BeautifulSoup4 pandas numpy sklearn tensorflow 作品主要结构（代码在 SourceCode 目录内）：数据采集：spider 后端：orfd 前端：website 核心环境配置进入 ExecutableFiles 目录安装 Python3：选择 Python 3.6.8 安装详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/122355067?spm=1001.2014.3001.55

转自：https://www.leiphone.com/news/201701/0milWCyQO4ZbBvuW.html 导语：入门机器学习不知道从哪着手？看这篇就够了。在当下的机器学习热潮，人才匮乏十分显著。截至目前，国内开设人工智能（AI）专业的高校不多，相当多的开发者是跨界入门，需要自学大量知识并摸索。因而优质的学习资源至关重要。因此，雷锋网搜集了全世界范围内最

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。

机器学习路线图有类别标签的学习，基于训练样本的输入、输出训练得到最优模型，再使用该模型预测新输入的输出；代表算法：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、AdaBoost、遗传算法；同时使用大量的未标记数据和标记数据，进行模式识别工作；代表算法：self-training(自训练算法)、generative models生成模型、SVMs半监督支持向量机、graph-basedmethods图论方法、 multiviewlearing多视角算法等；

内容介绍在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。探...

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