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Statistical Machine Learning Introduction - ANU 2017

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简介：
《统计机器学习导论》是由澳大利亚国立大学（ANU）于2017年开设的一门课程，旨在介绍如何使用统计学原理进行机器学习模型的构建与优化。 ANU COMP4670 2017课程资料 授课教师：Cheng Soon Ong & Christian Walder Machine Learning Research Group Data61 | CSIRO Collage of Engineering and Computer Science, The Australian National University

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  • Statistical Machine Learning Introduction - ANU 2017
    优质
    《统计机器学习导论》是由澳大利亚国立大学（ANU）于2017年开设的一门课程，旨在介绍如何使用统计学原理进行机器学习模型的构建与优化。 ANU COMP4670 2017课程资料 授课教师：Cheng Soon Ong & Christian Walder Machine Learning Research Group Data61 | CSIRO Collage of Engineering and Computer Science, The Australian National University
     
  • Machine Learning Introduction, Third Edition
    优质
    《机器学习导论（第三版）》全面介绍了机器学习的基本概念、算法和技术，适用于初学者和有一定基础的学习者。 Introduction to Machine Learning, Third Edition by Ethem Alpaydin was published by The MIT Press in September 2014. ISBN: 978-0-262-028189 (PDF)
     
  • Introduction to Probabilistic Machine Learning
    优质
    《Introduction to Probabilistic Machine Learning》是一本介绍基于概率论的机器学习方法和模型的基础读物，适合初学者入门。书中涵盖了贝叶斯理论、高斯过程等内容，并提供实用示例帮助理解。 Probabilistic Machine Learning-An Introduction 这本书或资料介绍了概率机器学习的基本概念和方法。它为读者提供了一个理解如何在不确定性环境中进行预测和决策的框架，并涵盖了从基础的概率理论到高级的主题模型、贝叶斯非参数等内容。通过该书，读者可以掌握构建基于数据驱动的概率模型的能力，这些模型能够处理复杂的数据结构并应用于各种实际问题中。
     
  • Machine Learning Introduction with Python [2016]
    优质
    《Machine Learning Introduction with Python [2016]》是一本介绍机器学习基础概念及Python实现的经典教程，适合初学者快速入门。书中结合实例讲解算法原理与应用技巧，帮助读者构建坚实的知识体系。 Introduction to Machine Learning with Python (Early Release) is a book written in English that was published in 2016. Many developers who use Python are interested in learning about machine learning and how it can be used practically to solve problems faced by businesses dealing with large volumes of data. This book, Machine Learning with Python, introduces the fundamentals of machine learning while providing a comprehensive practical understanding of the subject. Youll learn key concepts and algorithms related to machine learning, understand when they should be applied, and gain insight into how to use them effectively. The book covers a complete workflow for machine learning: data preprocessing and handling data, training algorithms, evaluating results, and implementing these algorithms in production-level systems.
     
  • A Guide to Statistical Learning Using R: An Introduction
    优质
    本书《统计学习指南：使用R语言入门》为读者提供了一个关于如何利用R编程语言进行统计分析和建模的全面介绍。 《统计学习要素》的入门版是机器学习领域的一本经典著作。
     
  • Machine Learning Foundations.pdf
    优质
    《Machine Learning Foundations》是一本深入浅出介绍机器学习基本概念和理论的电子书，适合初学者及进阶读者理解算法原理与实践应用。 《机器学习基础》这本书有500多页的PDF版本，如果在或其他平台因为缺少下载积分而无法获取的话，可以在我的博客中联系我，我可以免费提供给大家。不过现在请去掉具体的联系方式。 简化后的表述可以是： 《机器学习基础》一书提供了约500页的PDF版内容。对于那些因缺乏下载积分而在平台上难以获得该资源的朋友，可以通过适当的方式与我取得联系，我会无偿分享这本书给需要的人。
     
  • An Introduction to Bayesian Statistical Methods
    优质
    本课程为初学者介绍贝叶斯统计方法的基础知识和核心概念，包括先验分布、后验分布及贝叶斯推断的应用。 学习贝叶斯统计的入门内容比较简单，公式也不复杂，非常适合初学者。
     
  • Statistical Learning Theory: Its Nature.pdf.zip
    优质
    本资料深入探讨统计学习理论的本质与应用，涵盖了该领域的核心概念、方法及其在机器学习中的重要性。适合研究者和学生阅读。 《统计学习理论》（Statistical Learning Theory）是由Vapnik在1998年撰写的一本书籍。这本书主要探讨了如何从有限的数据样本中推断出数据的潜在规律，是机器学习领域的重要基础之一。书中提出了支持向量机(SVM)等重要概念，并对统计学习理论进行了系统性的阐述和研究。
     
  • 机器学习入门习题解答 Introduction to Machine Learning Exercises Solutions
    优质
    本书提供了针对机器学习入门课程练习题的详细解答，帮助读者深入理解基本概念和算法原理，是初学者的理想参考书。 求分享机器学习导论课后习题的答案，部分已经翻译好了。找了很久的希望得到大家的支持！
     
  • Tom Mitchells Machine Learning
    优质
    《Tom Mitchell的机器学习》是一本全面介绍机器学习理论与应用的经典教材，内容涵盖监督学习、无监督学习及强化学习等核心领域。 《机器学习》由Tom M. Mitchell编写，出版日期为1997年3月1日。