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机器学习与科学计算库及算法详解.rar

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简介：
本资源深入解析了机器学习和科学计算中的关键库与算法，适合数据科学家和技术爱好者研究参考。含详尽实例讲解。 理解机器学习的定义及其应用场景；掌握机器学习基础环境的安装与使用方法；学会运用常用的科学计算库进行数据分析；熟悉并应用Scikit-learn实现常见机器学习算法，并结合具体场景解决实际问题，了解各种常用算法的工作原理。

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  • 机器学习与科学计算库及算法详解.rar
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    本资料详细解析了机器学习的核心概念与常见算法，并提供了实用的编程案例及代码实现，适合初学者深入理解并掌握机器学习技术。 苹果Siri、百度度秘、微软小冰这类智能助理应用正在尝试革新我们与手机的互动方式，并将手机转变为高效的小秘书；新闻类应用则借助智能推荐技术来提供最符合你兴趣的内容；美图秀秀利用智能化的艺术创作功能，自动优化照片和视频。购物应用通过智能物流技术帮助商家更快速、安全地配送商品，从而提高顾客满意度；滴滴出行协助司机选择最佳路线，在未来自动驾驶技术将重新定义智慧交通方式。 这一切的实现都归功于一种称为机器学习的人工智能方法。传统上使用的机器学习算法包括决策树、聚类分析、贝叶斯分类器和支持向量机等。 本段落旨在对这些常用算法进行常识性介绍，不会涉及代码或复杂的理论推导，而是通过图表来直观解释它们是什么以及如何应用的。 例如，决策树是一种根据特征将数据集划分成不同类别的方法。每个节点代表一个问题，在经过判断后会把数据分为两类，并继续向下提问直至到达叶子结点为止。这些问题都是基于已有训练数据得出的结果，在处理新输入的数据时，可以借助这棵“问题树”来正确地将其归类到对应的分类中去。
     
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    《计算机科学入门习题解析》一书针对初学者需求，提供了丰富的编程练习及详细解答，涵盖算法、数据结构等核心概念，帮助读者夯实基础。 计算机科学导论的习题答案已经整理得很全面了，希望对大家有所帮助。
     
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    《计算机科学基础练习题及解答》一书包含了广泛的计算机科学基础知识习题，并提供详尽的答案解析，适合初学者深入理解和掌握核心概念。 计算机科学概论习题与答案
     
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    本文详细解析了K-近邻(KNN)算法在机器学习中的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python语言进行实际操作和应用。 本段落实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法，分享给大家供参考。 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。若K=1，则新数据被简单分配给其近邻的类别。 KNN算法实现过程如下： (1) 选择一种距离计算方式, 通过所有特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2) 根据所选的K值，选取最近的邻居进行分类或回归。
     
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    本书《计算机科学基础要点与习题解答》涵盖了计算机科学核心概念和关键知识点，并提供了丰富的练习题及其详细解析，旨在帮助读者深入理解和掌握计算机科学的基础理论和技术。 《计算机科学引论》重点知识及课后答案详解包含习题讲解，并提供了全面的专业单词翻译。
     
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    本资料为中国科学院大学计算机学院刘玉贵教授编制的计算机算法课程期末复习资源，包含详尽的题库与习题解答PPT，旨在帮助学生深入理解算法原理和提高解题能力。 刘老师期末的所有题目都来源于日常习题。