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推荐引擎构建指南（全） 原文：annas-archive.org/md5/0de504a8ea0346c6ac53b857fb263062 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 构建推荐引擎 是一本全面指南，用于实现推荐引擎，如协同过滤、基于内容的推荐引擎、使用 R、Python、 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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图机器学习（全） 原文：annas-archive.org/md5/1143f63a91e2e2932af329b14f80f754 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 图机器学习提供了一套新的工具，用于处理网络数据并利用实体之间关系的力量，这些工具可用于预测、建模和分析任务。 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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统计机器学习教程（全） 原文：Statistics for Machine Learning 协议：CC BY-NC-SA 4.0 零、前言 机器学习中的复杂统计让很多开发人员感到担忧。了解统计数据有助于您构建强大的机器学习模型，这些模型针对给定的问题陈述进行了优化。我相信任何机器学习的实践者都应该 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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数据挖掘的机器学习（全） 原文：annas-archive.org/md5/e2db9ab88aba428b48a1049780195520 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 30%的数据挖掘职位也涉及机器学习。而且，那些涉及机器学习的职位比其他职位高出 30%。如果您参与数据 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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市场营销的机器学习和生成式人工智能（全） 原文：annas-archive.org/md5/83a239e384affb58e49aef6cce500be9 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 在营销的动态世界中，人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合已不再仅仅是优势——它已成 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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使用 Python 构建概率图模型（全） 原文：Building probabilistic graphical models with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 零、前言 在这本书里，我们从图模型的基础，它们的类型，为什么使用它们，以及它们解决什么样的问题的探索之旅开始。 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:14
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生物技术和生命科学的机器学习（全） 原文：annas-archive.org/md5/e02c956b4da77baa813f80e8a4077bf6 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 在过去的几年中，机器学习领域发生了重大变化，影响了我们的日常生活和商业决策的方式。生物技术和 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:13
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人工智能与机器学习基础知识（全） 原文：annas-archive.org/md5/0fdec4717e84cfdfa09316f6d2652a3f 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 关于 本节简要介绍了作者、本书涵盖的内容、开始学习所需的技术技能，以及完成所有包含的活动和练习 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:13
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轻松学特征工程（全） 原文：annas-archive.org/md5/817912ba981171919811b1ecb5aec399 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 本书将涵盖特征工程这一主题。特征工程是数据科学和机器学习管道的重要组成部分，它包括识别、清理、构建和发现数 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:13
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面向机器学习的特征工程（全） 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一、引言 译者：@ZhipengYe 机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转 阅读全文
posted @ 2025-09-04 14:13
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