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图解机器学习完整版（[日]杉山将）中文

资源名称：图解机器学习完整版日杉山将中文第部分绪论第章什么是机器学习第章学习模型第部分有监督回归第章最小二乘学习法第章带有约束条件的最小二乘法第章稀疏学习第章鲁棒学习第部分有监督分类第章基于最小二乘法的分类第章支持向量机分类第章集成分类第章概率分类法第章序列数据的分类第部分无监督学习第章异常检测第章无监督降维第章聚类第部分新兴机器学习算法第章在线学习第章半监督学习第章监督降维第章迁移学习第章多任务学习第

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Spark MLlib机器学习实践

资源名称：机器学习实践资源截图：

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Python机器学习 PDF_Python教程

资源名称：机器学习作者简介：是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客评为上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为在数据科学、机器学习以及等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。他还积极参与到开源项目中，由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛（如等）中。在业余时间，他沉醉于构建体育运

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Python机器学习实践指南附随书代码中文pdf_Python教程

资源名称：机器学习实践指南附随书代码中文第章机器学习的生态系统第章构建应用程序，发现低价的第章构建应用程序，发现低价的第章使用逻辑回归预测市场第章创建自定义的新闻源第章预测你的内容是否会广为第章使用机器学习预测股票市场第章建立图像相似度的引擎第章打造聊天机器人第章构建推荐引擎资源截图：

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解析Java虚拟机器开发：权衡优化、高校和安全的最优方案 PDF

资源名称：解析虚拟机器开发：权衡优化、高校和安全的最优方案解析虚拟机开发－－权衡优化高效和安全的最优方案细致分析了虚拟机开发的基本知识，为读者权衡出优化、高效和安全的最优方案。本书内容新颖、知识全面、讲解详细，全书分为章，第章讲解一起走进世界的基本知识；第章讲解编译测试的基础知识；第章讲解安全性考虑的核心知识；第章讲解通过网络实现移动性的知识；第章浅谈虚拟机内部机制的基础知识；第章深入分析文件的核心知识；第章详细讲解栈和局部变量操作的知识；第章深入详解内存异常和垃圾处理的

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称：机器学习与大数据实战内容简介：本书从浅显易懂的大数据和机器学习原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了机器学习内容。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机系统上通过虚拟机安装多机虚拟机，如何建立集群，再建立开发环境。书中介绍搭建的上机实