【机器学习学习资料】深度学习笔记（代码+数据）.zip

【机器学习学习资料】机器学习：公式推导与代码实现（附代码+数据）.zip

如何处理数据缺失值？INRIA研究员Gael 《机器学习缺失值处理》54页ppt教程，为你讲解一个关于机器学习的教程，以建立缺失值的预测模型。这教程涵盖了理论结果(统计学习)和实践建议，重点介绍了使用scikit-learn在Python中的实现

针对于博客中评论一直有人需求源代码，这里上传源代码供学习参考，对于数据，也在资源里（数据分析师专栏中的机器学习的补充数据）可以找到，加油学习

58小时的应用学习、互动实验室、4个实践项目和指导： 课程涵盖数据预处理、监督学习和无监督学习、时间序列建模、回归、文本挖掘等等知识与技能涵盖； 4个基于行业的结课项目，在 Jupyter notebooks 集成实验室进行交互式学习，还有业界专家提供专业指导。 学完本门课程您将深入讲解了机器学习，能够使用实时数据、监督和无监督学习来开发算法，学会回归、分类和时间序列建模。

前言 简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。 第一步：问题分析 根据需求可以得出我们的模型是以日报的内容做为学习的特征确定的，然后通过模型判断将该目标对象预测为是否符合标准（合格与不合格），简单来说就是一种分类场景（此场景结果属于二元分类，不是A就是B），那么也就确定了核心算法为分类算法当然还有其它的分类算法有兴趣的可以自己去了解一下在这里就不多做说明了。 第二步：环境准备 其他的代码编译运行的环境并没有太多要求，你只需要引用C#机器学习的NuGet 包，名为M

一次垃圾分类识别比赛过程中，使用的图片数据集，图片大小均为640X480

【完整课程列表】 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（34页）含练习题 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（38页）含练习题 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（39页）含练习题 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（42页）含练习题 第3章 聚类算法介绍.pptx

R语言与机器学习学习笔记（分类算法）（3）朴素贝叶斯算法-附件资源

本人是在读大学生人工智能专业，通过一个学期的学习，并结合冈莎雷斯的数字图像处理第三版对本学期的数字图像处理课程进行总结，欢迎下载