深度学习与数据挖掘中文书籍

MySQL高性能中文书籍第三版

实分析是现代数学的重要基础之一，主要研究实数理论和实函数的性质。本资源包含英文版的“实分析I II”，适合有意深入学习和研究实分析的学生和学者使用。结合中文书籍的阅读，有助于更好地理解复杂的数学概念和定理，提升学习效率。实分析I介绍实数系统的基本性质、拓扑基础、函数的连续性和微积分基本定理；实分析II深入到Lebesgue积分、Banach与Hilbert空间、泛函分析及点集拓扑等高级主题。通过阅读英文版，还能够提升英语阅读能力，并了解国际学术界的最新研究成果。

全面涵盖数据挖掘的所有理论和实践知识点，包含大量综合示例和图表。为授课者提供教学资源，包括习题解答和完整幻灯片。仅需具备基本统计或数学背景，无需数据库知识。涵盖的主题包括分类、关联分析、聚类、异常检测和避免错误发现。

GeekBang 机器学习训练营系列课程之一 课程目标: 聚焦重要机器学习知识，本课程是该系列第一部分，系列二为自然语言建模，系列三为计算视觉与强化学习，侧重自动驾驶。 课程安排与贡献者: 每周更新一次，三个系列预计一年完成。课程内容由微软亚洲研究院、DeepMind、Facebook AI Research、清华大学、北京大学、阿姆斯特丹大学的专家学者共同打造。 课程语言: 课程讲义将提供中英文版本，英文版即将推出。 课程大纲 (持续更新中)* 第一章： Python Colab 与 Jupyter Notebook* 深度学习工作环境搭建* Python 与 R 回顾* 异常处理与函数式编程技巧* Python 函数式编程：装饰器、数据类、文档字符串* 第二章：Python 代码加速

这些英文书籍是数据分析和数据挖掘领域的入门好帮手，可以帮助您快速了解相关概念。

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，并通过数据可视化等方式进行呈现。 机器学习 属于人工智能的一部分，通过训练数据和算法模型赋予机器学习能力。机器学习算法可以从数据中学习知识，并构建模型来进行预测或决策。 深度学习 是机器学习的一个子领域，其特点是使用多层神经网络进行学习。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，但通常需要大量的训练数据和计算资源。 三者之间的关系: 数据挖掘为机器学习提供数据基础和分析目标，而机器学习为数据挖掘提供算法支持。深度学习作为机器学习的一部分，进一步扩展了机器学习的应用领域和能力。

深度学习概念与技术第二版pdf非常实用，全书700多页

数据挖掘原理与应用方面的深度学习技术正逐步成为关键技术，其在各个领域的应用潜力不容忽视。

详细介绍了数据挖掘领域的多种算法及其智能应用。