机器学习资源

Spark作为大数据处理领域的主要框架，以其高效且易用的特点受到开发者的青睐。在机器学习领域，Spark通过其MLlib库提供了广泛的算法支持，使大规模数据上的模型训练和预测变得更加便捷。本资源“MachineLearningSpark.zip”专为学习者提供，帮助理解和应用Spark进行机器学习。MLlib库涵盖了监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如K-Means、PCA等）算法，基于分布式计算处理PB级别数据。通过DataFrame和RDD，Spark提供了高效的数据处理和并行计算能力。资源包含示例代码、数据集、说明文档和机器学习管道示例，帮助学习者掌握数据加载、特征工程、模型训练、评估等关键概念。

作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向，机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出版社-2012 “统计学习的要素” T. Hastie，R.Tibshirani，J.Friedman-施普林出版社

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

本存储库由Michael Paluszek和Stephanie Thomas合著的书籍《MATLAB机器学习》（Apress，2016）提供支持。您可以通过点击绿色按钮下载zip格式文件，或使用Git克隆存储库到本地。版本v1.0对应书籍的已出版代码，未经更正或更新。如需贡献，请参阅Contributing.md文件获取详细信息。

持续学习之旅，今日分享机器学习常用数据集资源。

这是一份精选的统计信息、数据可视化和机器学习资源列表，涵盖了各种有用的主题。包括《在R中的应用：数据挖掘、推理与预测》、《Python中的探索性数据分析》、《贝叶斯统计简化机器学习》等书籍。此外，还包含了深度学习的介绍，以及使用NumPy、MXNet、PyTorch和TensorFlow实现的算法。另有关于数据可视化的入门视频和播客，涵盖机器学习、人工智能和算法等多个主题。同时还包括了有关机器学习研究论文、编程和AI社区议题的内容，以及AI对社会影响的讨论。

这是一个出色的初步回归法MATLAB代码的机器学习资源列表，收录了各种优秀的机器学习框架、库和软件（按语言分类）。本资源受到awesome-php项目的启发。如果您有意为此列表贡献内容，请通过发送拉取请求或与我联系方式参与。我们建议您在以下情况下不使用列出的库：其所有者已明确声明不再维护此存储库；长时间未更新（2至3年）。此外，我们还提供免费机器学习书籍的下载列表，访问可用的（主要是免费的）在线机器学习课程列表，以及数据科学和机器学习博客和新闻通讯列表，还包括免费参加的聚会和本地活动。如果您需要进一步了解，请查看我们的目录框架和库，并编写一个脚本来将它们爬取。