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机器学习资源
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机器学习:课件、数据与代码资源
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。
数据挖掘
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2024-05-27
ScalaMl:探索机器学习算法的源代码资源
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
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精选机器学习和数据可视化资源清单
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