搜索资源列表
机器学习_梯度下降算法实现
- 机器学习_梯度下降算法实现——C++ 程序使用方法: 程序只包括一个源文件gradient.cpp 运行的时候,将train.dat和test.dat两个数据及gradient.cpp放在同个目录下. 利用以下命令行操作即可. g++ gradient.cpp -o gradient gradient 程序运行的结果会在命令行中打印出来 该程序10秒钟内可以运行结束.(Machine learning _ gradient descent algorithm)
机器学习实践指南++案例应用解析+绝对完整版
- 机器学习实践指南++案例应用解析+绝对完整版(Machine learning practice guide case application analysis absolutely complete version)
《机器学习》-周志华
- 此为机器学习西瓜书，入门必备书籍。讲述了机器学习入门的原理等问题。(this is machine learning book, by Zhou zhi_hua.)
排序和机器学习常见算法
- 数据结构（排序）、机器学习（聚类、相似性、C4.5）常用算法总结(Summary of data structure and machine learning algorithms)
1小时入门Python机器学习代码
- 机器学习课件，非常全面而又详细的课件，可供入门机器学习的人进行参考(Machine learning courseware, very comprehensive and detailed courseware, for beginners to learn the machine for reference)
机器学习实战
- 《机器学习实战》书籍的电子版，使用Python语言编程(Machine Learning in Action)
weka机器学习十大算法
- 对机器学习领域的十个经典算法进行了详细介绍，包括：AdaBoost、Apriori、C4.5、CART、EM、K-means、kNN、PageRand、SVM和朴素贝叶斯(Ten classical algorithms in machine learning domain are introduced in detail, including AdaBoost, Apriori, C4.5, CART, EM, K-means, kNN, PageRand, SVM and Nave Baye
139pages带你走进机器学习的大门
- 非常值得一读的机器学习入门书，介绍了许多基础概念及区分(A machine learning primer worth reading)
机器学习基础教程 matlab代码+数据
- 机器学习matlab实现，是机器学习基础教程的程序实现(implementation of Machine learning using matlab, Refference book name is basic course of machine learning program implementation)
机器学习入门资料
- 机器学习资料，可用于机器学习入门，大神讲解(Machine learning data, can be used for machine learning portal, great God explained)
机器学习个人笔记完整版v4.21
- 吴恩达2014斯坦福大学机器学习课程讲义(2014 Stanford University machine learning course handouts)
机器学习实战 单页
- 机器学习入门 如果想进一步学习机器学习 这本书的帮助很大 很好(If you want to learn more about machine learning, this book is a great help)
机器学习
- c++语言实现的bp神经网络 机器学习 输入3个数据输出第四个数据 误差根据学习迭代次数的增加而下降(C++ language BP neural network machine learning input, 3 data output, fourth data errors according to the number of learning iterations increase decline)
机器学习（吴恩达）
- MIT教授吴恩达机器学习视频中的所有pdf文件(Wu Enda machine learns all PDF files)
机器学习实战（中文版+英文版+源代码）
- 机器学习实战中英文两版，外加各章的源代码在内。(Machine learning practice in English and Chinese version two, plus the source code of each chapter.)
机器学习实战
- 机器学习实战，想用Python实现经典机器学习算法的可以好好看看(Machine learning practice using python)
机器学习
- mathworks公司提供的机器学习资料(machine study parameters are supplied by mathworks.)
机器学习实践指南代码及资源
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving
机器学习_周志华
- 号称机器学习人手必备一本的“西瓜书”，讲解通俗易懂(Known as machine learning manpower necessary book "watermelon book", explain popular easy to understand)
机器学习实战
- 机器学习结合Python的参考资料书，理论与实践结合，评价很好(Machine learning combined with Python reference books, theory and practice combined, evaluation is very good)