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Boosting_tutorial
- Schapire 所著的Boosting算法的教程。 对目前物体识别和机器学习领域中广泛应用的Boosting算法展开了深入浅出的描述，还有很多Toy Examples。-Tutorial for Boosting algorithm by Schapire
machine-learning
- 机器学习最经典教程《曾华军——机器学习》，及各章课件PPT，值得参考-machine learning
机器学习实战及配套代码
- 基于python的机器学习教程，有代码，方便学习(Python based machine learning, there are code to facilitate learning)
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- 包含机器学习基础教程所有章节的相关源码和数据(Machine learning basic tutorial source data)
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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)
Machine Learning in Action with PDF and CODE
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机器学习基础教程 matlab代码+数据
- 机器学习matlab实现，是机器学习基础教程的程序实现(implementation of Machine learning using matlab, Refference book name is basic course of machine learning program implementation)
OpenCV官方教程中文版（For Python）
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Machine Learning in Python(2015)
- 机器学习Python教程，见解精髓，适合入门和进阶用，需要较好的编程和数学基础(Machine Learning in Python(2015))
斯坦福大学-深度学习基础教程
- 斯坦福大学的深度学习，基础教程。ps:要求先学完吴恩达的机器学习基础再来看，不然看不懂(Depth study of Stanford University, basic course. Ps: needs to learn the basis of Wu Enda's machine learning first, or you can't understand it.)
Reinforcement-learning-with-tensorflow-master
- 各种强化学习代码，强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。(Reinforcement learning (reinforcement learning), also known as reinforcement learning and evaluation learning, is an important machine learning method. It has many
Pattern_Recognition_and_Machine_Learning
- 模式识别和机器学习中文版，最经典权威的机器学习教程。(Pattern Recognition and Machine Learning)
matlab机器学习
- 这是使用matlab进行机器学习的教程，共分为4个部分。(This is a tutorial for machine learning using MATLAB, which is divided into 4 parts.)
统计学习方法
- 李航老师的统计学习方法，适合机器学习入门，是一本很好的教程(a book for people who interest in machine learning, it will help you a lot)
机器学习基础教程_matlab code&data
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机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow
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伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning)
- 伯克利大学机器学习相关资料，教程，论文，等(Berkeley University Machine Learning related Materials, courses, papers, etc.)
机器学习教程
- 本书提供了机器学习中python编程的内容，可供机器学习、人工智能从业者学习使用
Python机器学习基础教程(完整电子版)
- 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