机器学习：     是人工智能的核心研究领域，目前把他定义为：利用经验来改善计算机系统性能。 对于“经验”，实际上在计算机中，“经验”是以数据的形式存在的，所以机器学习需要对数据进行分析运用…

著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：淩清风 链接：https://www.zhihu.com/question/37256015/answer/85198013 来源：知乎 我不…

http://www.cuijiahua.com/resource.html   曾看过的书，感觉一些很有用的学习资料，推荐给大家！ Python基础： 网络教程推荐： 系统学习python3可以看廖雪峰老师的…

第一章 绪论 第二章 模型评估与选择 第三章 线性模型 第四章 决策树 第五章 神经网络 第六章 支持向量机 第七章 贝叶斯分类器 第八章 集成学习 第九章 聚类 第十章 降纬与度量学习 第十一章 特征选择与稀疏学习 第…

摘自范明等译的(原著Ethem Alpaydin)《机器学习导论》第一章，参杂部分个人见解，不对之处欢迎指点 学习机器学习，应首先知道它在实际生活中的应用具体有哪些，这样有利于进一步的原理学习。 1 学习关联性 购物篮分…

1. 机器学习 明白一些基本概念 什么是机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能通俗来讲，让代码学着干活 特征：自变量标签：因变量 学习的种类有监督学习：提供标签，分类、回归无监督学习：无标签，聚类增…

　　从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 　…

摘要： 本文讲解一些关于机器学习数据集的小技巧，分享个人经验，可供读者参考。 对于深度学习而言，合适的数据集以及合适的模型结构显得至关重要。选择错误的数据集或者错误的模型结构可能导致得到一个性能不佳的网络模型，甚至可能得…

神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。 循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://cola…

DNNV vs RNN 在实际处理时序数据的时候思考了这么一个问题（知乎上也有人问）：为什么要用RNN，不能把时间序列的数据都作为特征值输入全连接神经网络（DNN）吗？ 我看到知乎上有个回答不错： 如果固定了就是前四天输…

入门书单 《数学之美》 PDF 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》）PDF…

机器学习——几种分类算法的汇总 参考博客：http://www.apachecn.org/map/179.html 参考博客写的很全面，也有例子，我这算是转载缩减记录方便自己记忆，有想参考的朋友可以参照原博客学习。 分类…