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机器学习学习笔记之Machine Learning

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简介：
《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。

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  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
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    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记
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    本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。
     
  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
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    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。
     
  • PPT.rar_机器学习 PPT_ machine learning ppt_机器学习资料_PPT格式
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    本资源为《机器学习》PPT讲义，涵盖machine learning核心概念与算法，适合初学者和进阶者使用，有助于深入理解机器学习理论与实践。 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢。
     
  • 机器学习学习笔记.md
    优质
    本文件为个人整理的机器学习学习笔记，涵盖了监督学习、无监督学习等核心概念和算法实践，适合初学者参考与进阶学习使用。 趁着当前人工智能的热潮，我开始学习机器学习。由于之前对此领域一无所知，所以我整理了吴恩达在视频课程中的内容，并将其做成笔记。
     
  • 吴恩达机器学习与深度学习笔记及训练指南（附Machine Learning Yearning新书内容）
    优质
    本资料集涵盖了吴恩达在机器学习和深度学习领域的课程精华、笔记以及《Machine Learning Yearning》一书中提出的观点和实践建议，适合初学者和进阶者参考。 资源包括三个PDF文件：吴恩达教授的机器学习视频课笔记完整版、深度学习最新版笔记以及他的新书《Machine Learning Yearning》。这三本书将理论与实践相结合，帮助你在掌握了机器学习算法之后，能够了解如何构建有效的机器学习项目并使这些算法发挥作用。配合网易云上的吴恩达老师的教学视频一起使用会更加有效。
     
  • C++机器学习学习笔记.md
    优质
    本文件包含了作者在学习C++编程语言应用于机器学习领域的过程中所做的详细笔记和心得。通过理论与实践结合的方式，深入探讨了如何使用C++进行高效的机器学习开发。 本段落介绍了使用C++编程语言实现机器学习算法的方法，并提供了线性回归、决策树和支持向量机（SVM）的具体示例代码。每种算法的实现过程及关键思想都得到了详细展示，同时文章还通过两个实例来说明如何利用这些已实现的机器学习模型进行预测：一个例子是使用线性回归模型预测房价；另一个则是应用决策树分类器对鸢尾花种类进行预测。 本段落适合已经具备基础理解和掌握C++编程语言和机器学习算法知识的读者。阅读后，你可以获得以下几点收获： 1. 对于包括线性回归、决策树和支持向量机在内的几种基本机器学习方法有深入的理解； 2. 学会如何用C++编写实现这些算法，并了解数据处理与预测过程中的关键步骤； 3. 掌握利用标准模板库（STL）及其他工具库简化代码的方法，以便更高效地开发机器学习应用。 建议读者首先熟悉每种算法的基本概念及应用场景，然后通过仔细阅读示例代码来理解其中的主要函数和结构。最后鼓励动手实践，在完全掌握这些实例的基础上尝试自己实现类似的模型或解决实际问题中的具体案例。
     
  • 机器学习复习笔记（一）
    优质
    本系列文章是关于机器学习课程的学习总结与关键概念回顾，旨在通过简洁明了的方式帮助读者巩固和理解机器学习的基础知识。 考试时间：2018年12月27日 19:00-21:00 考试地点：A1-302 A1-304 第一章内容为机器学习基础（包括线性相关部分）。
     
  • 机器学习笔记.pdf
    优质
    《机器学习笔记》是一份详细记录了机器学习核心概念、算法和实践技巧的学习资料，适合初学者及进阶读者参考。 《机器学习学习笔记.pdf》是一份关于机器学习的个人学习总结文档。文档内容涵盖了从基础理论到实践应用的知识点，并结合了作者的学习心得与实践经验分享。这份资料适合对机器学习感兴趣的初学者或进阶者参考使用，旨在帮助读者更好地理解和掌握相关技术知识。