[机器学习] 数据挖掘概念与技术

说明： 本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书
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[机器学习] rbf神经网络

说明： 一份非常好的关于rbf神经网络的讲解，上面讲的特别容易上手
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[机器学习] RSC算法，用于人脸识别鲁棒性比较好

说明： 一份非常容易上手的文档，主要是讲关于人脸识别方面的RSC算法，可以进行下载参考
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[机器学习] Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow

说明： Table of Contents Giving Computers the Ability to Learn from Data Training Simple Machine Learning Algorithms for Classification A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-Learn Building Good Training Sets - Data Preprocessing Compressing D
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[机器学习] [网盘][转]Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义).2018_03_17

说明： 很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家
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[机器学习] ML课件和代码

说明： 大量代码和pdf文档。贝叶斯网络实践，主题模型，HMM，机器学习应用试验手册，LDA代码，聚类，决策树和随机森林。
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[机器学习] 2017百度美团滴滴等机器学习岗面试笔试经验

说明： 美团重基础，和搜狗两个风格。不过项目归根到底还是基础，只是搜狗更注重问题的解决方案。任何岗位都要手写一两个代码，不过都不难，一面字符串转浮点数。二面排序二叉树建树，如果是后台开发，手写2+个代码。讲一点项目，开始问基础，一面差点手推SVM，后来讲基本原理，延伸。二面问LR为何是sigmod，理论推导出sigmod，弱分类器组合成强分类器的理论证明，这个真心没看过，感觉美团不仅需要熟悉单个模型，还要融会贯通，多问为什么。我答得不太好，各位面机器学习的加油！
<qq_15288217> 在 上传 | 大小：50176

[机器学习] BOOK: <Data Mining and Business Analytics with R> by Johannes Ledolter

说明： 英文原版Data Mining and Business Analytics with R，附全面的案例附录
<sinat_31928859> 在 上传 | 大小：18874368

[机器学习] python Scikit-Learn0.19中文文档

说明： 整理的 Scikit-Learn中文API 文档，0.19，最近包含更新
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[机器学习] 基于高斯模糊的图像处理

说明： 图像处理的一种方法，用于边缘提取以及深度估计，估计能有用吧
<qq_34109258> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] Analog Design Environment Training Manual

说明： cadence 蒙特卡洛仿真，资料很全面，非常适合模拟IC设计的初学者。
<weixin_41854635> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] 雕刻软件绝地大师5.0.2

说明： 绝地大师雕刻软件，简单容易入门，通过短时间学习。大多数人都能很快掌握雕刻技术。
<hong815147> 在 上传 | 大小：14680064