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《机器学习实战指南——南瓜书》.pdf

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简介：
《机器学习实战指南——南瓜书》是一本深入浅出介绍机器学习原理与实践的教程，涵盖算法实现和项目应用，适合初学者及进阶读者。 南瓜书的目标是解析西瓜书中较为难理解的公式。

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  • 《机器学习实战指南——南瓜书》.pdf
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    《机器学习实战指南——南瓜书》是一本深入浅出介绍机器学习原理与实践的教程，涵盖算法实现和项目应用，适合初学者及进阶读者。 南瓜书的目标是解析西瓜书中较为难理解的公式。
     
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    《分类算法实战指南——机器学习》是一本深入浅出介绍多种分类算法及其应用的电子书，适合希望在机器学习领域提升技能的数据科学家和工程师阅读。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了大量实践案例，帮助读者将所学应用于实际问题解决中。 机器学习的核心在于将无序的数据转化为有用的信息。每个实例包含 n 个特征，并由 n 列组成。在机器学习领域，最重要的任务之一是分类；另一个重要任务则是回归，其中典型的例子包括线性拟合等方法。无论是分类还是回归，它们都属于监督学习范畴，因为这些算法需要知道预测的目标是什么，即已知目标变量的类别信息。 与之相对的是无监督学习，在这种情况下数据没有明确的类别标签也不会给出具体的目标值。将一组未标记的数据自动划分为具有相似特征的不同类别的过程被称为聚类；而分析并描述数据分布特性的工作则称为密度估计。 进行分类任务时，首先需要通过训练样本集来进行模型的学习和优化。在这些训练集中，目标变量的值必须已知以帮助发现各个特征与预测结果之间的关联性。通常情况下，用于训练的数据中的每一列都代表了独立测量得到的一个属性或特征，并且多个这样的特性会相互作用影响最终分类的结果。
     
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    《Python3机器学习实战指南》是一本深入浅出地讲解如何使用Python进行机器学习的实用教程，涵盖从基础理论到项目实践的知识。 利用Python 3解答机器学习相关题目的答案，并且给出了代码。
     
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    本书详细介绍了如何使用Docker进行应用程序的开发、部署和管理，涵盖从基础概念到高级技巧的各项内容。适合初学者及进阶用户阅读。 《Docker容器实战》是一本专注于介绍如何使用Docker进行高效开发、部署与管理的书籍或教程。它涵盖了从基础概念到高级用法的所有内容，并提供了大量的实际案例来帮助读者更好地理解和掌握相关技术。通过学习本书，开发者可以快速提升自己的技能水平，在日常工作中更加游刃有余地运用容器化技术解决问题。
     
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    《H3CNE-SDN 学习指南书 v1.20》是一本专为准备H3C SDN认证考试的学习者编写的详细指导手册，内容涵盖软件定义网络（SDN）的关键概念、技术实践及实验操作。 H3CNE-SDN 学习指导书 v1.20 是学习 SDN 的必备资料，内容非常丰富。
     
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    《Android学习指南》是一本全面介绍Android开发技术的电子书，内容涵盖基础知识、界面设计及应用开发等，适合初学者与进阶者使用。提供PDF格式下载。 Android Studio入门学习指南，从新手到高手的进阶之路。
     
  • 西瓜书机器学习习题的代码实现
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    本书提供了《机器学习》（又称“西瓜书”）中各个章节习题的Python代码实现，帮助读者通过实践加深对机器学习算法的理解与应用。 关于《机器学习》西瓜书中的习题代码实现部分的内容分享与讨论可以在这里进行。如果有相关的问题或解决方案，请随时提出或交流。希望这个平台能够帮助大家更好地理解和掌握书中知识，解决实际编程中遇到的难题。
     
  • 实验指导书-机器学习.pdf
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    《实验指导书-机器学习》是一本专为学生和初学者设计的学习手册，涵盖了机器学习的基本概念、算法和技术，并提供了丰富的实践案例和编程练习，旨在帮助读者更好地理解和掌握机器学习的核心知识。 目录 实验1 监督学习中的分类算法应用.................................. - 1 - 实验目标 .................................................. - 1 - 实验软、硬件环境 .......................................... - 1 - 实验任务.................................................. - 2 - 实验1.1 Python开发环境搭建 ...................................... - 2 - 实验目标 .................................................. - 2 - 实验任务 .................................................. - 2 - （1）Python安装与配置............................. - 2 - （2）Pycharm安装和配置............................ - 4 - （3）Python中安装第三方库........................ - 11 - 实验1.2 K-近邻算法实现......................................... - 14 - 实验目标 ................................................. - 14 - 实验任务 ................................................. - 14 - （1）电影类别分类................................. - 14 - （2）约会网站配对效果判定......................... - 14 - 实验1.3 决策树算法实现......................................... - 16 - 实验目标 ................................................. - 16 - 实验任务 ................................................. - 16 - （1）银行房屋贷款申请............................. - 16 - （2）患者佩戴隐形眼镜类型预测..................... - 17 - 实验1.4 朴素贝叶斯算法实现..................................... - 19 - 实验目标 ................................................. - 19 - 实验任务 ................................................. - 19 - （1）文本分类1............................... - 19 - （2）文本分类2............................... - 19 - 实验1.5 Logistic回归算法实现................................... - 21 - 实验目标 ................................................. - 21 - 实验任务 ................................................. - 21 - （1）构建Logistic回归分类模型.................... - 21 - （2）预测患疝气病的马的存活问题................... - 21 - 实验1.6 SVM算法实现............................................ - 23 - 实验目标 ................................................. - 23 - 实验任务 ................................................. - 23 - （1）构建SVM分类模型............................. - 23 - 实验1.7 监督学习中的分类算法综合应用........................... - 24 - 实验目标 ................................................. - 24 - 实验任务 ................................................. - 24 - （1）手写识别系统................................. - 24 - （2）电子邮件垃圾过滤............................. - 25 - 实验2 监督学习中的回归算法应用.................................. - 26 - 实验目标 ................................................. - 26 - 实验软、硬件环境.......................................... - 26 - 实验任务 ................................................. - 26 - （1）鲍鱼年龄预测................................. - 26 - （2）乐高玩具价格预测............................. - 27 - 实验3 无监督学习中的聚类算法应用............................... - 29 - 实验目标 ................................................. - 29 - 实验软、硬件环境.......................................... - 29 - 实验任务 ................................................. - 29 - （1）使用K均值算法对数据进行聚类分析............... - 29 - （2）对地图上的点进行聚类......................... - 30 -
     
  • 机器视觉实战指南
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    《机器视觉实战指南》是一本深入浅出介绍机器视觉技术应用与开发的专业书籍，旨在帮助读者掌握从理论到实践的各项技能。 机器视觉是一门涉及光学、电子学、机械工程、计算机科学和人工智能等多个领域的综合性技术学科。它利用电子、光学及计算机技术来模拟人眼与大脑的部分功能，实现对目标的自动检测、测量、识别和分析等操作。在工业自动化领域中，机器视觉具有广泛的应用，并成为智能制造不可或缺的一部分。 一个典型的机器视觉系统包括硬件（如光源、镜头、相机）和软件（图像处理算法、图像分析技术及人工智能算法）。这些系统能够进行连续性且高精度的检测工作，提供高效的性价比与生产效率。同时，它们还具备灵活性，以适应不同应用场景的需求。 回顾历史，我们可以看到机器视觉从早期的简单应用发展到现在能够在各种工业领域中发挥作用的过程。其发展历程包括了从单个组件到整体系统的逐步完善，并逐渐向智能化和集成化方向迈进。未来随着技术的进步，它将朝着更高速、更高准确度及更智能的方向发展。 根据应用场景的不同，机器视觉系统可以分为基于面阵相机的系统与线阵相机的系统等类型。这些系统通常由光源、镜头、相机、图像采集卡以及处理单元构成。例如，在电子和半导体行业中，该技术可用于检测电路板上的缺陷。 专业术语章节详细解释了领域内的常用词汇，如关于镜头、相机及光源的专业名词，并帮助学习者准确理解并使用它们。 在机器视觉系统中，光源起着至关重要的作用。不同类型的照明设备对成像效果有不同的影响，包括高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯和LED等。设计时需考虑照射方式、技术选择及颜色搭配等因素，并根据不同应用需求选用合适的光源类型。由于其高效率与长寿命等特点，LED已成为机器视觉领域的首选。 镜头作为光学组件，在系统中扮演重要角色，有多种分类如球面镜片、非球面镜片和鱼眼镜头等。它们的质量直接影响成像质量和系统的检测效果。因此选择时需考虑光圈大小、焦距及视场等因素，并根据具体需求进行调整优化。 机器视觉的应用范围广泛，涵盖了电子与半导体制造、制药业、工业包装、汽车生产等多个行业领域，在提高产品质量和自动化水平方面发挥着重要作用。例如在PCB板检测或汽车零部件装配过程中均可应用这项技术以实现高效精确的检验工作。 总体而言，该技术是一个高度集成化的研究方向，不仅需要从业人员掌握光学与图像处理的知识背景，还需具备对工业自动控制及人工智能领域的了解。随着科技的进步与发展，预计机器视觉将在智能制造领域扮演更加重要的角色。