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machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel
一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南
- 机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。
将机器学习整合到专用服务器中有哪些优势
- 机器学习正以各种方式改变着网络托管行业。许多第三方托管服务提供商，如AWS公司已经开始以不同的能力利用机器学习技术。Amazon Sagemaker是机器学习工具之一，它改变了平台向客户提供的服务。Hotels.com公司副总裁兼首席数据科学官Matthew Fryer对这项机器学习服务给予了高度评价。并指出使用专用服务器进行机器学习如今变得越来越重要。
关于机器学习的十大经典算法
- C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
UCI（55个）
- 机器学习训练的数据集-UCI数据集，包含55个数据集(Machine learning training data set -UCI data set, containing 55 data sets)
【图解机器学习】人人都能懂的算法原理
- 算法公式挺费神，机器学习太伤人。任何一个刚入门机器学习的人都会被复杂的公式和晦涩难懂的术语吓到。但其实，如果有通俗易懂的图解，理解机器学习的原理就会非常容易。本文整理了一篇博客文章的内容，读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。
（强化学习入门）David Silver
- 深度学习的中文版本，里面详细介绍了深度学习的各种算法，其中还有一些用到的基础内容，例如矩阵和向量的范数(Chinese version of the depth of learning, which detailed the depth of learning algorithms, some of which used the basics, such as vector and matrix norm)
23_time_series_prediction
- 用 Python 机器学习，时间序列模型预测， 循环神经网络(Python Machine Learning, Time Series Model Prediction, recurrent Neural Network)
code
- 利用python编写室内定位机器学习，计算结果，室内定位(Indoor Localization by wifi)
Machine Learning
- 吴恩达新新书-Machine Learning Yearing-完整中文版-机器学习训练秘籍）(Wu Enda's New Book - Machine Learning Yearing - Complete Chinese Version - Machine Learning Training Secret Book))
TensorFlow for Deep Learning - 2018
- 机器学习 tensorflow，从入门到精通，案例实战(machin learn tensorflow)
课件PPT
- 机器学习大全资料，人工智能数据处理大全资料(Machine learning and application)
MNIST_data
- MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。(The MNIST data set is a very classic data set in the field of machine learning. It consists of 60,000 training samples and 10,000 test samples. Each sample is a 28 * 28 p
机器学习项目班-金融反欺诈
- 基于Python的金融反欺诈实战练习，附PPT讲解、源码及数据集(Practice of financial anti fraud based on python, with PPT explanation, source code and data set)
随机森林策略
- 机器学习，智能选股，回测平台使用聚宽，根据当前股价，结合以往学习数据，做出最优策略(Machine learning, intelligent stock selection, backtesting platform use jukuan, according to the current stock price, combined with previous learning data, to make the optimal strategy)
为什么说对象存储适合人工智能和机器学习
- 如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用在加强人工智能和机器学习工作负载的
对象存储适合人工智能和机器学习的原因
- 如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用
python机器学习
- python机器学习Chapter1.4的示例代码。使用jupyter notebook。python2.
[2]基于机器学习的室内定位算法研究_周杰
- 通过机器学习的方法来进行室内定位的算法研究(The algorithm of indoor location is studied by machine learning)
吴恩达机器学习讲义
- 里面涵盖了吴恩达机器学习的18份讲义,不用记笔记了。