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完善的机器学习：笔记，练习和Jupyter笔记本 在下面，您将找到补充第二版《机器学习精炼》（剑桥大学出版社出版）的一系列资源。 目录 小部件样本和我们的教学法 我们相信，只有对以下三个问题中的每一个回答都是肯定的，才能精通某种机器学习概念/主题。 Intuition你能用一个简单的图景描述这个想法吗？ Mathematical derivation您可以用数学符号表达直觉并推导基础模型/成本函数吗？ Implementation您可以在不使用高级库的情况下使用Python这样的编程语言对派生代码进行编码吗？ Intuition comes first. 直观的飞跃先于知识的飞跃，因此，我们在书中包括了300多种彩色插图，这些彩色插图经过精心设计，可以直观地掌握技术概念。 这些插图中的许多是动画的快照，这些动画显示了某些算法的收敛性，某些模型从不完全拟合到过度拟合的演变等。可以使用动画（与静态图形相对）来最好地说明和理解此类概念。 您可以在此存储库中找到大量这样的动画-您也可以通过这些注释的原始Jupyter笔记本版本来修改自己。 这里只是几个例子： 交叉验证（回归）

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该人脸识别库包含40位志愿者，每位志愿者有10个不同姿势的面部姿势

这本书细致讲解了计算几何C语言的常用算法，我刚学的时候看了第一章就学会了切耳朵三角剖分算法，虽然是英文但是浅显易懂，值得推荐啊！

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由于信息和错误信息在现代媒体生态系统中的传播速度，事实核查变得越来越重要。因此，研究人员一直在探索如何实现事实核查的自动化，使用基于自然语言处理、机器学习、知识表示和数据库的技术来自动预测声明的准确性。