资源名称：Java机器学习
内容简介：
本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理，Weka、Mahout、Sjava培训班出来找不到工作park等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本java课堂总结分析。*java操作视频文件后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机java编辑视频器学习挑战赛等阶所需内容。 本书java课程教案适合机器学习门者，尤其是想使用Java机器学习库行数据分析的读者。
资源目录：
第1章 机器学习应用快速入门 1
1.1 机器学习与数据科学 1
1.1.1 机器学习能够解决的问题 2
1.1.2 机器学习应用流程 3
1.2 数据与问题定义 4
1.3 数据收集 5
1.3.1 发现或观察数据 5
1.3.2 生成数据 6
1.3.3 采样陷阱 7
1.4 数据java基础有哪些预处理 7
1java课程教学.4.1 数据清洗 8
1.4.2 填充缺失值 8
1.4.3 剔除异常值 8
1.4.4 数据转换 java基础类型 9
1.4.5 数据归约 1java教学视频全集0
1.5 无监督学习 10
1.5.1 查找相似项目 10
1.5.2 聚类 12
1.6 java课程教案监督学习 13
1.6java基础知识总结 超详细.1 分类 14
1.6.2 回归 16
1.7 泛化与评估 18
1.8 小结 21
第2章 面向机器学习的J大连Java培训ava库与平台 22
2.1 Java环境 22
2.2 机器学习库 23
2.2.1 Weka 23
2.2.2 Java机器学习 25
2.2.3java版我的世界手机版下载 Apache Mahout 26
2.2.4 Apache Spark 27
2.2.5 Deeplearning4j 28
2.2.6 MALLEjava是什么意思T 29
2.2.7 比较各个库 30
2.3 创建机器学习应用 31
2.4 处理大数据 3java教学视频全集1
2.5 小结 3java下载3
第3章 基本算法——分类、回归和聚类 34
3.1 开始之前 34
3.2 分类 35
3.2.1 数据 35
3.2.2 加载数据 java教程视频免费下载 36
3.2.3 特征选择 37
3.2.4 学习算法 38
3.2.5 对java编辑视频新数据分类 40
3.2.6 评估与预测误差度量 41
3.2.7 混淆矩阵 41
3.2.8 选择分类算法 42
3.3 回归 43
3.3.1 加载数据 43
3.3.2 分析属性 44
3.3.3 创建与评估回归java是什么意思模型 45
3.3.4 避免常见回归问题的小技巧 48
3.4 聚类 49
3.4.1 聚类算法 49
3.4.2 评估 50
3.5 小结 5java操作视频文件1
第4章 利用集成方法预测客户关系 52
4.1 客户关系数据库 52
4.1.1 挑战 53
4.1.2 数据集 5java课程视频3
4.1.3 评估 54
4java语言视频.2 最基本的朴素贝叶斯分类器基准 55
4.2.1 获取数据 55
4.2.2 加java 项目视频载数据 56
4.3 基准模型 58
4java培训出来的能找到工作吗.3.1 评估模型 58
4.3.2 实现朴素贝叶斯基准线 59
4.4 使用集成方法进行高java课程教学级建模 java 项目视频60
4.4.1 java编辑视频开始之前 60
4.4.2 数据预处理 61
4.4.3 属性选择 62
4.4.4 模型选择 63
4.4.5 性能评估 66
4.5 小结 66
第java课程设计实例5章 关联分析 67
5.1 购物篮分析 67
5.2 关联规则学习 69
5.2.1 基本概念 69
5.2.2 Aprijava培训班学费一般多少ori算法 71
5.2.3 FP-增长算法 71
5.2.4 java全套视频教程超市数据集 72
5.3 发现模式 73
5.3java课堂总结.1 Apriori算法 73
5.3.2java程序视频 FP-增长算法 74
5.4 在其他领域中的应用 75
5.4.1 医疗诊断 75
5.4.2 蛋白质序列 75
5.4.3 人口java普查数java全套视频教程据 76
5.4.4 客户关系管理 76
5.4.5 IT运营分析 76
5.5 小结 77
第6章 使用Apache Mahout制作推荐引擎 78
6.1 基本概念java培训班出来找不到工作 78
6.1.1 关键概念 79
6.1.2 基于用户与基于项目的分析 79
6.1.3 计算相java讲课似度的方法 8java课件0
6.1.4 java教程 视利用与探索 81
6.2 获取Apache Mahout 81
6.3 创建一个推荐引擎 84
6.3.1 图书评分数据集 84
6.3java基础知识点.2 加载数据 84
6.3.3 协同过滤 89
6.4 java培训机构哪家最好基于内容的过滤 97java培训出来的能找到工作吗
6java免费视频教学.5 小结 97
第7章 欺诈与异常检java程序视频测 98
7.1 可疑与异常行为检测 98
7.2java基础视频教程全集 可疑模式检测 99
7.3 异常模式检测 100
7.3.1 分析类型 100
7.3.2 事务分java基础菜鸟教程析 101
7.3.3 规划识别 101
7.4 保险理赔欺诈检测 101
7.4.java教程视频免费下载1 数据集 102
7.4.2 为可疑模式建模 103
7.5 网站流量异常检测 107
7.5.1 java基础知识点数据集 107
7.5.2 时序数据中的异常检测 108
7.6 小结 113
第8章 利用Deepljava自行车官网earjava基础类型ning4j进行图像识别 114
8.1 java版我的世界手机版下载图像识别简介 114
8.2 java课程教案图像分类 120
8.2.1 Deeplearning4j 120
8.2.2 MNIST数据集 121
8.2.3java教学视频全集 加载数据 121
8.2.4 创建模型javascript 122
8.3 小结 128
第9章 利用手机传感器进行行为识别 129java基础面试题
9.1 行为识别简介 129
9.1.1 手机传感器 130
9.1.2 行为识别流水线 131
9.1.3 计划 1java基础知识点32
9.java操作视频文件2 从手机收集数据 133
9.2.1 安装Android Studiojava免费视频教学 13java基础菜鸟教程3
9.2.2 加载数据采集器 133
9.2.3 收集训练数据 136
9.3 创建分类器 138
9.3.1 减少假性转换 140
9.3.2 将分类器嵌java入移动应用 142
9.4 小结 14大连Java培训3
第10章 利用Mallet进行文本挖掘——主题模型与垃圾邮件检测 144
10.1 文本挖掘简介 144
10.1.1 主题模型 145
10.1.2 文本分类 145
10.2 安装Mallet java版我的世界手机版下载146
10.3 使用文本数据 147
10.3.1 导入数据 149
10.3.2 对文本数据做预处理 150
10.4 为BBC新闻做主题模型 152
10.4.1 BBC数据集 152
10.java基础类型4.2 建模 java基础类型有哪些153
10.4.3 评估模型 155
10.4.4 重用模型 156
10.5 垃圾邮件检测 157
10.5.1 垃圾邮件数据集 1java的教学视频教程下载5java讲课8
10.5.2 特征生成 159
10.5.3 训练与测试模型 160
10.6 小结 161
第11章 机器学习进阶 162
11.1 现实生活中的机器学习 162
11.1.1 噪声java教学视频免费数据 162
11.1.2 类不平衡 162
11.1.3 特征选择困难 163
11.1.4 模型链 163
11.1.5 评价的重要性 163
11.1.6 从模型到产品 164
11.1.7 模型维护 164
11.2 标准与标记语言 165
11.2.1 CRISP-java课程视频DM 165
11.2.2 SEMMA方法 166
11java全套视频.2.3 预测模型标记语言 166
11.3 javascript云大连Java培训端机器学习 167
11.4java官网入口 Web资源与比赛 168
11.4.1 数据集 168
11.4.2 在线课程 169
11.4.3 比赛 170
11.4.4 网站与博客 170
11.4.5 场馆与会议 171
11.5 小结 171
资源截图：
