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机器学习实践指南:案例应用解析
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第二部分 基础篇

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2022-01-25 01:32:50
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  • 前言
  • 第一部分 准备篇
    • 1.1 机器学习概述
    • 1.2 机器学习应用前景
    • 第2章 科学计算平台
      • 2.1 科学计算软件平台概述
      • 2.2 计算平台的配置
      • 2.3 小结
    • 1.3 小结
  • 第二部分 基础篇
    • 3.2 R语言基础
    • 第4章 生产环境基础
      • 4.1 Windows Server 2008基础
      • 4.2 Linux基础
      • 4.3 Vim编辑器
      • 4.4 虚拟化平台
      • 4.5 Linux环境下的NumPy安装
      • 4.6 Linux环境下的R运行环境
      • 4.7 PyPy编译器
      • 4.8 小结
      • 思考题
    • 3.3 R语言科学计算
    • 3.4 R语言计算实例
    • 3.5 小结
    • 思考题
  • 第三部分 统计分析实战篇
    • 5.1 数据分析概述
    • 5.2 数学基础
    • 第6章 描述性分析案例
      • 6.2 数据分布趋势案例解析
      • 6.3 正态分布案例解析
      • 6.4 多变量分析
      • 6.5 小结
      • 思考题
    • 5.3 回归分析
    • 第7章 假设检验与回归模型案例
      • 7.2 回归模型
      • 7.3 小结
      • 思考题
    • 5.4 数据分析基础
    • 5.5 数据分布分析
    • 5.6 小结
    • 思考题
  • 第四部分 机器学习实战篇
    • 8.1 神经网络
    • 8.2 统计算法
    • 第9章 数据拟合案例
      • 9.1 数据拟合
      • 9.2 线性滤波
      • 9.3 数据或曲线平滑
      • 9.4 小结
      • 思考题
    • 8.3 欧氏距离
    • 第10章 图像算法案例
      • 10.1 图像边缘算法
      • 10.2 图像匹配
      • 10.3 图像分类
      • 10.4 高斯噪声生成
      • 10.5 二值化
      • 10.6 插值与缩放
      • 10.7 仿射
      • 10.8 透视投影与透视变换
      • 10.9 灰度变换与图像增强
      • 10.10 图像滤波与除噪
      • 10.11 小结
      • 思考题
    • 8.4 余弦相似度
    • 第11章 机器视觉案例
      • 11.1 人脸辨识
      • 11.2 手写数字识别
      • 11.3 运动侦测
      • 11.4 形状检测
      • 11.5 小结
      • 思考题
    • 8.5 SVM
    • 第12章 文本分类案例
      • 12.1 文本分类概述
      • 12.2 余弦相似度分类
      • 12.3 朴素贝叶斯分类
      • 12.4 自然语言处理
      • 12.5 小结
      • 思考题
    • 8.6 回归算法
    • 8.7 PCA降维
    • 8.8 关联规则
    • 8.9 自动分类
    • 8.10 小结
    • 思考题
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