精选机器学习和数据可视化资源清单

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

Orange 是一款基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，功能 友好且强大，以 快速且多功能 的可视化编程前端简化数据分析与可视化流程。它 绑定Python，为用户提供脚本开发能力，包含完整的 数据预处理组件 并具备数据帐目管理、数据过渡、建模、模式评估和数据勘探等功能。 Orange 由 C 和 Python 开发，其 图形库基于跨平台的Qt框架，确保在多系统中无缝运行。

探索数据之美：机器学习与可视化开发 机器学习算法赋予计算机从数据中学习的能力，进而揭示隐藏的模式和洞察。数据可视化则将这些洞察转化为易于理解的图形和图表，帮助我们更直观地理解数据。 将机器学习与可视化开发相结合，能够帮助我们： 识别趋势和模式： 通过机器学习算法，我们可以从海量数据中发现隐藏的趋势和模式，例如客户行为、市场趋势等。 预测未来： 机器学习模型可以根据历史数据预测未来趋势，例如销售额、产品需求等。 优化决策： 数据可视化可以将复杂的数据转化为直观的图表，帮助我们更好地理解数据并做出更明智的决策。 提升沟通效率： 可视化图表可以帮助我们更有效地向他人传达信息，促进团队合作和沟通。

探索机器学习数据集：Facets可视化工具 Facets项目提供了两种强大的可视化工具，可帮助您深入了解和分析机器学习数据集： Facets概述： 获取数据集的高级视图，并进行逐个特征的统计分析。您可以使用它比较多个数据集的统计数据，并发现潜在问题，例如： 异常特征值 缺失值 训练/服务偏差 训练/测试/验证集偏差 Facets Dive： 深入探究数据集，并进行交互式探索。您可以识别数据中的模式、异常值和关系。 Facets可视化以Web组件形式呈现，并提供代码支持，方便您将其嵌入Jupyter笔记本或网页中。 关键优势： 异常检测 跨多个数据集的比较 交互式探索 易于集成 通

Matlab提供的数据可视化资源清单，帮助您选择正确的数据可视化方法，包括视觉编码属性和最佳实践。该资源汇总了统计数据图形中的动态过渡和移动友好的定制技巧。

支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 AdaBoost 梯度提升 XGBoost 堆码

Spark作为大数据处理领域的主要框架，以其高效且易用的特点受到开发者的青睐。在机器学习领域，Spark通过其MLlib库提供了广泛的算法支持，使大规模数据上的模型训练和预测变得更加便捷。本资源“MachineLearningSpark.zip”专为学习者提供，帮助理解和应用Spark进行机器学习。MLlib库涵盖了监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如K-Means、PCA等）算法，基于分布式计算处理PB级别数据。通过DataFrame和RDD，Spark提供了高效的数据处理和并行计算能力。资源包含示例代码、数据集、说明文档和机器学习管道示例，帮助学习者掌握数据加载、特征

探讨利用MATLAB进行可视化编程的方法。MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其内置的可视化工具为数据分析和结果展示提供了极大的便利。文章将介绍MATLAB可视化编程的基本概念、常用函数以及实际应用案例，帮助读者掌握使用MATLAB创建直观、生动的图形界面的能力。

作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向，机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。