关于机器学习的19个教程
什么是“机器学习”?
机器学习,意味着你不再需要编写那些纷繁复杂的特定传统代码,机器运用一套通用的算法——泛型算法,就能告诉你关于一组数据的有趣之处。不需要写代码、编程序,只要把数据交给泛型算法,它就能自动建立起数据逻辑。
举个例子:用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的,用于识别手写数字的分类泛型算法同样能够做到在不改变代码的条件下将垃圾邮件和非垃圾邮件区分开。两者使用的是同一种泛型算法,但是因为输入的数据不同,所以输出的分类逻辑是不一样的。
这一种机器学习算法相当于一个黑盒子,能够处理各种有关分类的问题。
“机器学习”是一个呈伞状结构的体系,除了分类算法以外,还覆盖了各种各样其他的泛型算法。
关于机器学习更多的介绍这里就不详细叙述了,文章主要是想分享19个关于机器学习的实战项目教程,都非常适合有一定基础的开发者。
教程
这里一共整理了19个教程,都是机器学习相关的实战项目教程,带你在实际项目中掌握机器学习。
- 【深入学习《机器学习实战》】
- 【深度学习初探——入门DL主流框架】
- 【Spark 基础之使用机器学习库 MLlib】
- 【神经网络实现手写字符识别系统】
- 【基于无监督学习的自编码器实现】
- 【神经网络实现人脸识别任务】
- 【使用卷积神经网络进行图片分类】
- 【自联想器的 Python 实现】
- 【Python 实现英文新闻摘要自动提取】
- 【使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据】
- 【大数据带你挖掘打车的秘籍】
- 【ebay在线拍卖数据分析】
- 【Twitter数据情感分析】
- 【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】
- 【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋游戏】
- 【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
- 【k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战 》】
- 【基于SVM的猫咪图片识别器】
- 【使用 Python 实现深度神经网络】
以上19个教程呢,就不详细的介绍了,想要学习完整教程的点击教程名字就可以查看全部文档了~
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