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北大于江生教授有关蒙特卡洛方法和马尔科夫链的两个PPT（PDF格式）：An Introduction to MCMC for Machine Learning、Monte Carlo统计方法。共396页-Peking University Professor Yu Jiangsheng on Markov chain Monte Carlo method and the two PPT (PDF format): An Introduction to MCMC for Machine Learn
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“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一， 其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。“数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。据库界提供的技术来管理海量数据。
因为机器学习和数据挖掘有密切的联系，受主编之邀，本文把它们放在一起做一个粗浅的介绍。-" Machine learning" is the core research areas of arti
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支持向量机SVM入门学习资料，是word版的，学习SVM的同志一定要看！-Introduction to support vector machine SVM learning materials is a version of the word to learn SVM' s comrades must see!
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89页PPT（pdf格式）。作者Byoung-Tak Zhang。全面介绍了机器学习和数据挖掘技术在生物学中的应用-89 PPT (pdf format). By Byoung-Tak Zhang. A comprehensive introduction to machine learning and data mining technology in biology
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内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向录机及其学习算法、Hopfield
神经网络,随机神经网络及模拟退火算法、竟争神经网络和协同神纤网络。每章均给出了基于MATLAB的仿真实例以及练习。
-Contents include: Introduction to artificial neural networks, single-layer feedforward network and the LMS learning algorit
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机器学习与数据挖掘入门必备，周志华文章
-Introduction to machine learning and data mining necessary, Zhou Zhihua article
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机器学习与数据挖掘：方法和应用,本书分为5个部分,共18章,较为全面地介绍了机器学习的基本概念,并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法,具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和计算机控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。-Machine learning and data mining: methods and applications, the book is divided into five p
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讲述统计机器学习的原理、实现的算法以及计算过程，是经典文献之一-Introduction to Statistical Machine Learning
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支持向量机导论是目前介绍支持向量机原理比较经典的一本书籍。-A hot research topic in the support vector machine in machine learning, Support Vector Machine Introduction This book is a classic introduced support
Vector machine books.
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支持向量机（SVM）是机器学习的重要工具。此为对SVM的简明介绍。-Support vector machine (SVM) is an important tool in machine learning. This is a brief introduction to the SVM.
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支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是SVM的权威参考书。-Support Vector Machine (SVM) is a new learning algorithm developed on the basis of statistical learning theory, the algorithm to obtain a better application in the
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这是matlab编写的3个常用机器学习分类器代码。其中包括了： 1）PCA 分类其；2）LDA分类器：3）naive贝叶斯分类器。 3个算法的实现参考了《Introduction to Machine
Learning》。 除了这3个分类算法的实现外，代码里面还包含了用于测试的main.m 主程序和一个实验的简要报告。实验在著名数据集acoustic_train_data 上进行。-This source code includes the implementation of three f
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这是matlab编写的Logistic Discrimination 和 KNN分类器代码。这两个算法的实现参考了《Introduction to Machine Learning》。 除此在代码中还包含了调用matlab自带的libsvm的例程。rumLogisticDiscrimination， runKnn， runSvm分别对这3个算法在数据集liver_train_data上的分类准确度进行测试。测试结果在code report.doc 中有简要描述。-This code implem
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AdaBoost算法原理介绍、实现与应用，AdaBoost是机器学习领域的一个重要思想，欢迎感兴趣的朋友下载。-AdaBoost algorithm principle introduction, implementation and application, AdaBoost is an important idea in the field of machine learning, welcome interested friends to download.
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A Hierarchical Latent Variable Model for Data Visualization.pdf
Bayesian Image Super-Resolution.pdf
Bayesian Inference_An Introduction to Principles and Practice in Machine Learning.pdf
Fast Marginal Likehood Maximisation for Sparse Bayesian Mo
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利用matlab研究机器学习的导论，附有matlab教程以及机器学习算法思想(An introduction to machine learning using MATLAB)
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INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING
Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan
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机器学习导论--张志华。机器学习权威书籍(Introduction to machine learning - Zhang Zhihua. Machine learning authority books)
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Miroslav Kubat-An Introduction to Machine Learning-Springer (2017)
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本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in Python langua
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