机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例,可学性、(假设空间)复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。 除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。
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    《机器学习理论导引》PDF,205页,文字可复制.
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    决策树的根结点是样本空间X 本身,在构造决策树的每一轮法代中:随机选择一个叶结点,然后在叶结点随机选择一种划分属性,在所选择的划分属性中随机选择一个划分点进行划分,将上述过程造代k 次.完成划分后,在每一个区域内投票得到该区域样本的标记.
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    有限vc 维的假设空间,泛化误差的收敛率与vc 维的大小有关, vc 维越大,假设空间越复杂,泛化误差的收敛率也越慢.其次有限vc 维的不可分假设空间比有限不可分假设空间更难收敛,这也是无限假设空间与有限假设空间的区别.

    《Python机器学习基础教程》高清中文英文PDF源代码
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    《机器学习实战》(高清中文英文版PDF+源代码)
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    《百面机器学习算法工程师带你去面试》高清PDF版+高清epub版
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    《美团机器学习实践》高清PDF+思维导图
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    《Python机器学习》高清英文版PDF+中文版PDF+源代码
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    《Python机器学习实践指南》高清中文英文PDF+源代码
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    《Python机器学习实例》(高清中英文PDF+源代码)
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    《神经网络与机器学习(第3版)》高清英文PDF+中文PDF
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    《实用机器学习(孙亮 著)》PDF+源代码
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    《机器学习实践应用》高清PDF+源代码
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    《机器学习系统设计》高清中英文PDF+源代码
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    《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》PDF版+epub版+源代码
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    《分布式机器学习:算法、理论与实践》PDF+刘铁岩等著
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    《深入浅出Python机器学习》高清PDF+代码
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    《模式识别与机器学习PRML》中文PDF+英文PDF+习题解答+代码+笔记
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    《自己动手写神经网络》PDF+源代码+葛一鸣
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    《精通特征工程》中文PDF+英文PDF+源代码
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    《白话机器学习算法》PDF中文+英文PDF+数据来源参考
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    《统计学习方法第2版》PDF+习题部分代码+部分课件
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    《scikit-learn机器学习第2版》中文PDF+英文PDF+源代码
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    《机器学习精讲:基础、算法及应用》中文PDF+英文PDF+源代码
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    唐宇迪《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF+源代码
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    《特征工程入门与实践》中文PDF+英文PDF+源代码+庄嘉盛
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    《Python机器学习手册从数据预处理到深度学习》中文PDF+英文PDF+mobi+epub
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    《Python+TensorFlow机器学习实战》PDF+源代码课件+李鸥
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    《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》中文PDF+英文PDF+源代码
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    《机器学习理论导引》PDF+周志华
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