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implementation of feedforward neural network to recognize the faces with sunglasses from open faces.data source is from machine learning book by mitchell
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《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》的全彩英文版，人工智能机器学习领域的必读书目，此版本为最新的第三次排版，很有价值-<The elements of statistical learning:Data mining,inference,and prediction>,color edition,the must-own book in the area of AI/Machine Learning,and it s the latest edition of publishmen
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机器学习与数据挖掘：方法和应用,本书分为5个部分,共18章,较为全面地介绍了机器学习的基本概念,并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法,具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和计算机控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。-Machine learning and data mining: methods and applications, the book is divided into five p
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本书展示了机器学习中核心算法和理论，并阐述了算法的运行过程-This book shows the core of machine learning algorithms and theory, and operation of the algorithm described
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统计学习理论 Vapnik
本书是对统计学习理论和支持向量机方法的全面、系统、详尽的阐述，是各领域中研究和应用机器学习理论与方法的科研工作者和研究生的重要参考资料。-Statistical learning theory Vapnik book of statistical learning theory and support vector machine method of comprehensive, systematic and detailed exposition of the
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书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等-The book mainly covers the current variety of the most practical machine learning theory and algorithms, including the concept of learning, decision trees, neural network
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斯坦福大学统计系的Trevor Hastie等编写的一本统计学习基础，关于数据挖掘，推理，预测的机器学习的书。这是第二版的，与第二版有很多新增的内容，在作者主页上下的，书在网上太贵了，买不起的，可看看电子版-Written by Trevor Hastie, Stanford University Department of Statistics, a statistical study based on data mining, reasoning, machine learning pred
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Machine Learning, 机器学习经典书-Machine Learning， classical book
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wikipedia机器学习迷你书：《Computational learning theory》（计算学习理论） 比较理论，汇集了统计学习理论，VC理论，PAC学习，稳定性，在线学习与分布式学习等基本概念。顺各条参考文献可更深入学习。-wikipedia machine learning mini book: Computational learning theory (calculated learning theory) comparison theory, a collection o
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective.2012年才出的一本机器学习好书-Machine Learning: A Probabilistic Perspective.A good book just published in 2012.
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贝叶斯学派的机器学习书籍，主要讲解了模式识别和机器学习的基本入门方法。(The machine learning book of Bayesian school.)
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machine learning source code from book
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这是机器学习的经典书籍，理论深入，值得研究(This is a classic book of machine learning, in-depth theory, worthy of study)
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This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a va
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机器学习的入门知识，简单易懂，适合机器学习的小白。(A popular book for Machine Learning beginners.)
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这本书包含了多个不同类型的工程，来说明TensorFlow在不同场景中的应用，这本书的工程包括了训练模型、机器学习、深度学习以及多种神经网络，每个工程都是一个精妙的、有意义的项目，会教我们如何使用TensorFlow并在使用中如何对数据分层。(This book contains a number of different types of engineering, to illustrate the application of TensorFlow in different scenario
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This is the second chapter of the machine learning which is written by Zhihua Zhou.This is a very useful book
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经典教学书籍<Machine learning A Probabilistic Perspective>(book <Machine learning A Probabilistic Perspective>)
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作者是Sebastian Raschka，密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上最具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。在数据科学、机器学习以及Python等领域他拥有丰富的演讲和写作经验，本书可使得不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。(The author, Sebastian Raschka, a PhD stu
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吴恩达新新书-Machine Learning Yearing-完整中文版-机器学习训练秘籍）(Wu Enda's New Book - Machine Learning Yearing - Complete Chinese Version - Machine Learning Training Secret Book))
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