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机器学习_周志华
- 机器学习的书籍，包含神经网络的介绍。。。。。。。(Machine learning books, including the introduction of neural networks)
常见的机器学习方法（R语言）
- 常见的机器学习方法，R代码，并附有详细的代码说明(Common machine learning methods, R code, and with detailed code descr iption)
python机器学习预测分析核心算法
- 机器学习预测分析python程序，很有用的啊，希望对大家有帮助(Machine learning prediction analysis Python procedures, very useful ah!)
吴恩达机器学习第二周编程作业（包括附加题）
- 很好的机器学习资源，值得认真学习。非常有帮助(Good machine learning resources)
机器学习实战
- 为”机器学习实战“一书的pdf版本，内有实战python代码！(For "machine learning practice", a Book of PDF version, there are actual Python code!)
机器学习
- 利用matlab研究机器学习的导论，附有matlab教程以及机器学习算法思想(An introduction to machine learning using MATLAB)
斯坦福大学机器学习课程原始讲义
- 新手入门机器学习，深度学习，AI，大数据，首选吴恩达教授的入门讲义(Beginners, machine learning, depth learning, AI, big data, the first selection of Professor Wu Enda Lecture Notes)
机器学习实战
- 书中提供了很多机器学习的实例，都是机器学习的基础知识，是很好的初学者的学习资料。(Book provides many examples of machine learning, is the basic knowledge of machine learning, learning materials is a good beginner.)
大数据下的机器学习算法综述
- 研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题. 文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.(Developing machine learning algorithms for big data is a research focus. In this paper, the state of the art machine learning techniques for big data are introduced and analyzed.)
机器学习实战
- 机器学习实战python语言中文版高清+清晰扫描pdf(Machine learning combat Chinese version)
机器学习
- 一本机器学习入门资料，卡内基梅隆大学，作者Tom M . Mitchell(A machine learning primer)
机器学习实战
- 机器学习入门级书籍，讲述浅显易懂，附带源代码与各种数据样本，Python建议使用2.7版。(Machine Learning&Python)
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版 (1)
- 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版，读书笔记(Stanford University machine learning course, personal notes, full version, reading notes)
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