医疗、机器学习、数据挖掘、诊断、治疗、预测

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

这篇文章的内容较为概要，主要用于初学者入门。

基于机器学习的语音驱动人脸动画技术方法

在这篇文章中，我们简要介绍了机器学习不同算法在Python 2.7中的实现版本，需要预先安装Python 2.7以及包括numpy、scipy和matplotlib等相关库。未来，我们还计划将其他算法的实现逐步添加，并更新至C++版。

GeekBang 机器学习训练营系列课程之一 课程目标: 聚焦重要机器学习知识，本课程是该系列第一部分，系列二为自然语言建模，系列三为计算视觉与强化学习，侧重自动驾驶。 课程安排与贡献者: 每周更新一次，三个系列预计一年完成。课程内容由微软亚洲研究院、DeepMind、Facebook AI Research、清华大学、北京大学、阿姆斯特丹大学的专家学者共同打造。 课程语言: 课程讲义将提供中英文版本，英文版即将推出。 课程大纲 (持续更新中)* 第一章： Python Colab 与 Jupyter Notebook* 深度学习工作环境搭建* Python 与 R 回顾* 异常处理与函数

此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。

SAS数据挖掘机器学习文档现代机器学习是一种真正的学习系统，专注于通过编程学习执行任务，不同于传统机器学习。它仍然是数据驱动的，但更依赖深度神经网络技术。

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，

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

数据挖掘和机器学习是当下的热门话题，各种算法实现也越来越多。对于前端开发者来说，了解和使用这些算法其实蛮重要的，是在需要数据或实现智能功能时。DataMining这份资源集合，涵盖了常见的机器学习和数据挖掘算法实现，实用。它不仅了 Python、Matlab 等语言的实现，还给出了多实际案例，像是分类算法、回归算法、聚类算法等。你只需要下载相应的代码库，就能快速开始自己的数据之旅。如果你正在寻找一份易于使用的机器学习工具包，DataMining绝对是个不错的选择。你可以根据自己的需求，选择不同的算法和实现方式，节省不少时间。，数据挖掘和机器学习的世界挺复杂的，但只要有了这些工具，走得更稳一些。