机器学习 Machine Learning
任德华
计算机科学与技术系
天津科技大学-人工智能学院

教材：
1.周志华.机器学习.清华大学出版社.2016[Zhou]
2.Andriy Burkov.The hundred pages Maching Learning.2018.12
3.李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012[Li]
4.Mitchell，T.M.著，曾华军译.机器学习.机械工业出版社，2008.3[Tom]
5.lan Goodfellow，Yoshua Bengio等著，赵申剑等译.《深度学习》，人民邮电出版社.2017.8[lan]
6.Aurélien Géron，机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 原书第2版，机械工业出版社，2020.9[AG]


主要内容
第一章 绪论
第二章 符号与定义
第三章 线性模型
第四章 机器学习系统开发环境
第五章 支持向量机
第六章 决策树
第七章 机器学习基本实践
第八章 神经网络和深度学习
第九章非监督学习
第十章集成学习


+讲义            36.6 MB
| Chapter10_集成_sklearn.pdf             358.0 KB
| Chapter10-集成方法.pdf             3.0 MB
| Chapter1-绪论.pdf             6.2 MB
| Chapter2-符号与定义.pdf             2.4 MB
| Chapter3-线性模型.pdf             2.5 MB
| Chapter4_1_开发环境搭建.pdf             619.0 KB
| Chapter4_2_Python及数据处理库.pdf             805.0 KB
| Chapter4_3_Pandas.pdf             688.0 KB
| Chapter4_4_sklearn.pdf             1.8 MB
| Chapter5_SVM_sklearn.pdf             637.0 KB
| Chapter5_SVM_sklearn_20221004_140059.pdf             633.0 KB
| Chapter6_决策树_sklearn.pdf             552.0 KB
| Chapter6-决策树.pdf             2.1 MB
| Chapter7-基本实践.pdf             3.4 MB
| Chapter7-基本实践_sklearn.pdf             558.0 KB
| Chapter8_神经网络_sklearn.pdf             378.0 KB
| Chapter8-神经网络和深度学习.pdf             6.9 MB
| Chapter9_无监督学习_sklearn.pdf             496.0 KB
| Chapter9-非监督学习.pdf             2.5 MB
| 机器学习知识点总结.pdf             113.0 KB
+教学参考资料            165.0 MB
| 1.周志华-机器学习_.pdf             85.7 MB
| 2.The Hundred-Page Machine Learning Book-中文翻译版.pdf             4.5 MB
| 3.李航.统计学习方法.pdf             17.5 MB
| 4.机器学习-Mitchell-中文-清晰版.pdf             1.6 MB
| 5.深度学习 AI圣经.pdf             41.5 MB
| 6.Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南-中文版.pdf             14.6 MB
+速查表            10.7 MB
+stanford-cs-229 机器学习 速查表-中文             3.8 MB
  | cheatsheet-deep-learning.pdf              570.0 KB
  | cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf              787.0 KB
  | cheatsheet-supervised-learning.pdf              918.0 KB
  | cheatsheet-unsupervised-learning.pdf              673.0 KB
  | LICENSE              1.1 KB
  | README.md              2.9 KB
  | refresher-algebra-calculus.pdf              474.0 KB
  | refresher-probabilities-statistics.pdf              514.0 KB
  Jupyter Notebook _界面说明-中文.pdf             1.4 MB
  Jupyter Notebook_快捷键及Markdown用法-英文.pdf             253.0 KB
  matplotlib_束查表-英文s.pdf             3.2 MB
  memento_python3-中文.pdf             470.0 KB
  Numpy-速查表-中文.pdf             973.0 KB
  pandas-速查表-中文.pdf             397.0 KB
  Scikit_Learn_速查表-英文.pdf             146.0 KB




Supplement reading material
Sven Kruschel,-Challenging the Performance-Interpretability Trade-Off An Evaluation of Interpretable Machine Learning Models.pdf            1.6 MB
Stéphane Crépey-XVA Analysis Probabilistic, Risk Measure, and Machine Learning Issues.epub            22.9 MB
Sergios Theodoridis-Machine Learning_ From the Classics to Deep Networks, Transformers, and Diffusion Models 3rd.pdf            21.4 MB
Milind Sharma-The Quantamental Revolution_ Factor Investing in the Age of Machine Learning.pdf            22.2 MB
Malani, Khushi -Developing a machine learning prediction model for postpartum psychiatric admission Findings from the born in Queensland study.pdf            4.6 MB
Daniel J. Denis-Multivariate Statistics and Machine Learning An Introduction to Applied Data Science Using R and Python.pdf            15.3 MB
Agbotiname Lucky Imoize-Tiny Machine Learning_ Design Principles and Applications.pdf            11.9 MB