机器学习库

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

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

scikit-learn 是一个流行的机器学习库，它提供了各种算法，例如分类、回归和聚类，使其成为进行机器学习分析的宝贵工具。该库基于 Python 语言构建，并与 NumPy 和 SciPy 等其他流行的科学计算库集成。

Sklearn 是一个强大的机器学习库，简洁易用又功能丰富。如果你刚接触机器学习，sklearn 的文档和示例代码能帮你快速入门。它了从数据预到模型评估的一站式方案，真的是挺适合开发者的选择。你不需要担心代码复杂度，它的 API 设计简洁直观，学习起来也比较顺手。而且，sklearn 也有丰富的社区支持，常常能在 StackOverflow 或者 GitHub 上找到方案。 如果你想深入学习机器学习，sklearn 的学习笔记肯定能让你更清晰地理解常用算法和技巧。我觉得它是挺实用的，尤其是结合一些实际项目进行实践时，更能发现它的便捷性哦！ 如果你想要更深入了解，记得参考相关文档和笔记，提升自己

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

三位统计学家和计算机专家的重要著作，强调数学基础，涵盖统计与计算机领域，是学习数据挖掘和统计学习理论的必备文献，提供djvu格式的英文原版。