u011500720的博客

kaggle 比赛数据集：Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip

spark-programming-guide-zh-cn.pdf https://www.gitbook.com/book/endymecy/spark-programming-guide-zh-cn/details

Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey 深度神经网络（DNN）所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石（之一）。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研（Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey）》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。

生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望 王坤峰, 苟超, 段艳杰, 林懿伦, 郑心湖, 王飞跃 中国科学院自动化研究所, 青岛智能产业技术研究院, 中国科学院大学, 美国明尼苏达大学, 国防科学技术大学 摘要: 生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向. GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈, 由一个生成器和一个判别器构成, 通过对抗学习的方式来训练. 目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本. 在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域, GAN 正在被广泛研究,具有巨大的应用前景. 本文概括了GAN 的研究进展, 并进行展望. 在总结了GAN 的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后, 本文还讨论了GAN 与平行智能的关系, 认为GAN 可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念, 特别是计算实验的思想, 为ACP (Artificial societies, computational experiments, and parallel execution) 理论提供了十分具体和丰富的算法支持. 关键词: 生成式对抗网络, 生成式模型, 零和博弈, 对抗学习, 平行智能, ACP 方法 全文：生成式对抗网络GAN的研究进展与展望.pdf 引用格式: 王坤峰, 苟超, 段艳杰, 林懿伦, 郑心湖, 王飞跃. 生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望. 自动化学报, 2017,43(3): 321-332 王飞跃科学网博客地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-2374-1040501.html 论文第五页有张体积庞大的图，请耐心等待打开。

bigdl-SPARK_2.0-0.1.0-20170116.182205-8-jar-with-dependencies-and-spark.jar 官方BigDL的prebuild包，内含spark依赖，可以直接scala -cp **.jar 进入REPL界面调试，使用。也可作为spark依赖库导入。如介意大小，请到oss中央仓库下载无spark依赖prebuild包。 项目git：https://github.com/intel-analytics/BigDL 本jar包原地址：https://oss.sonatype.org/content/groups/public/com/intel/analytics/bigdl/ 防止网络原因访问不了，同时境内服务器可加速下载。

scalanlp工程下breeze完整库包，直接作为外部jar包导入即可，相关所有依赖均在其中。自己动手打的包，版权归原作者所有，本人只是把包包们整到一个大包里了。 免去了自己sbt、maven的过程，脱离spark平台使用breeze库。懒人菜鸟提供~ https://github.com/scalanlp/breeze http://www.scalanlp.org/ 2.11-scala native library Native libraries are not included by default. add this if you want them (as of 0.7) Native libraries greatly improve performance, but increase jar sizes. It also packages various blas implementations, which have licenses that may or may not be compatible with the Apache License. No GPL code, as best I know.

因为网络原因下载极慢。windows64版本在此分享~ 今天发布的3124， Release Date: 22 September 2016 See also the Blog Post Settings now open in a new window, with the default and user settings side-by-side Hovering over a symbol will show a popup indicating where it's defined. This is controlled with the show_definitions setting. Build errors are now shown inline at the location where they occurred. This is controlled with the show_errors_inline setting. Added a menu item and command palette entry to install Package Control Various syntax highlighting improvements Significant improvements to the Scala syntax definition, with thanks to djspiewak and gwenzek Significant improvements to the LaTeX syntax definition, with thanks to randy3k Improved Goto Definition performance when a large number of files are open Minor improvements to file load times Linux and OSX: Improved memory usage Fixed Replace not working as expected in conjunction with regex look behinds Fixed build systems being unable to use "file_patterns" with the exec command Corrected tab overlap on HiDPI Windows and Linux configurations OSX: Fixed a graphical glitch when switching tabs OSX: Fixed crash when entering a surrogate pair via hex input Linux: Improved rendering performance for some systems File encoding of open files is now stored in the session Build Systems may define a cancel command using the "cancel" key Syntax: Added clear_scopes directive, to give more control over the generated scopes Color Schemes: Added popupCss key, for defining default popup style sheets Color Schemes: Added phantomCss key, for defining default phantom style sheets minihtml: HiDPI support was added for Windows and Linux minihtml: Windows style line endings and single quoted attributes are now supported minihtml: Child selectors may now be used in style sheets minihtml: The inherit CSS value has been implemented minihtml: font-family stacks may now be used minihtml: Support for the line-height CSS property was added minihtml: Elements may now be relatively positioned minihtml: Inline elements support padding and background-color set minihtml: CSS variables and the var() function are now supported minihtml: Added the CSS color functions color() (partial), rgb(), rgba(), hsl() and hsla() minihtml: Fixed a stack overflow on Windows with too many unclosed tags API: Added Phantom and PhantomSet API: Added ViewEventListener API: Added View.is_primary() API: Added EventListener.on_hover(view, point, hover_zone) API: Added functions to get and set visibility of the minimap, status bar, tabs and menu API: Modifications to a selection are now constrained to the valid range API: Updated Python 3.3 to commit 8e3b9bf917a7, and SQLite to 3.14.1 Packages: Loading packages will no longer abort if a .sublime-package is corrupt Packages: Fixed an edge case when loading third party packages from unicode paths on Windows

仅仅是作为搬运工。 算法精粹——举一反三，抛弃题海战术 本书的目标读者是准备去硅谷找工作的码农，也适用于在国内找工作的码农，以及刚接触ACM算法竞赛的新手。 市场上讲解算法的书已经汗牛充栋，为什么还要写这本书呢？主要原因是我对目前市场上的大部分算法书都不太满意。 本书有如下特色： 背后有强大的AlgoHub支持。 本书的所有题目，都可以在 www.algohub.org(即将上线) 上在线判断代码。这样的一大好处是，读者可以边看书，边实现自己的代码，然后提交到网站上验证自己的想法是否正确。AlgoHub的使命是成为最好的算法学习和交流平台。AlgoHub囊括了 POJ, ZOJ, leetcode, HackerRank 等网站的经典题目（一些质量不高的题目则忽略），且 AlgoHub有非常简单的加题系统，用户不需要写一行代码即可自己添加题目，所以AlgoHub的题库还在飞速增长中。 每道题都有完整的代码。 市场上的大部分书，都会讲思路，但给出的代码都是片段，不是完整可编译的代码。本书每题都有完整的代码，且每个代码经过千锤百炼，保证可读性的前提下尽可能简短，方面读者在面试中能快速写出来。 每道题都有多种解法。 本书的宗旨是，用尽可能少的题目，覆盖尽可能多的算法。本书中的的每道题都有多种解法，每种解法不是简单的小改进，而是完全不同的思路，力求举一反三，让读者触类旁通。 本书支持多种主流编程语言。 目前支持 Java, C++, C#, Python, Ruby, JavaScript, Swift, Scala, Clojure, 将来还会支持更多编程语言。 在线阅读 https://www.gitbook.com/book/soulmachine/algorithm-essentials/ 内容目录 介绍 线性表 数组 Remove Duplicates from Sorted Array Remove Duplicates from Sorted Array II Longest Consecutive Sequence Two Sum 3Sum 3Sum Closest 4Sum Remove Element Move Zeroes Next Permutation Permutation Sequence Valid Sudoku Trapping Rain Water Rotate Image Plus One Climbing Stairs Set Matrix Zeroes Gas Station Candy Majority Element Rotate Array Contains Duplicate Contains Duplicate II Contains Duplicate III Product of Array Except Self Game of Life Increasing Triplet Subsequence 单链表 Reverse Linked List Odd Even Linked List Add Two Numbers Reverse Linked List II Partition List Remove Duplicates from Sorted List Remove Duplicates from Sorted List II Rotate List Remove Nth Node From End of List Swap Nodes in Pairs Reverse Nodes in k-Group Copy List with Random Pointer Linked List Cycle Linked List Cycle II Reorder List LRU Cache Palindrome Linked List 字符串 Valid Palindrome Implement strStr() String to Integer (atoi) Add Binary Longest Palindromic Substring Regular Expression Matching Wildcard Matching Longest Common Prefix Valid Number Integer to Roman Roman to Integer Count and Say Anagrams Valid Anagram Simplify Path Length of Last Word Isomorphic Strings Word Pattern 栈和队列 栈 Min Stack Valid Parentheses L

神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 新版，超高清，中文版，完整版 （美）Michael Nielsen 著 Xiaohu Zhu ，Freeman Zhang译 August 8, 2016 Version: 0.3 旧版参考下载：http://download.csdn.net/detail/u011500720/9454682 本书英文原版地址为：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 。 在学术著作中请引用英文原文为：Michael A. Nielsen, “Neural Networks and Deep Learning”, Determination Press, 2015。 英文版及本书采用 Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License 许 可协议。这意味着你可以自由地拷贝、分发、扩展本书内容，但不得出售。如果你对商业用途感 兴趣，英文版请联系作者，中文版请联系翻译团队。

Spark机器学习与随书代码 Nick Pentreath 蔡立宇 黄章帅 周济民 图灵程序设计丛书 PACKT PUBLISHING 中国工信出版集团 人民邮电出版社 中文非扫描版 高清版 Spark机器学习随书代码 资源整合

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Nonlinear Markov Processes and Kinetic Equations.pdf

DeepLearning YoshuaBengio-2015-10-3.pdf

机器学习笔记

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完整版 [啊哈！算法].啊哈磊.扫描版.pdf

阿法狗的算法描述，Google发表在nature上的论文。 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves. Here we introduce a new approach to computer Go that uses ‘value networks’ to evaluate board positions and ‘policy networks’ to select moves. These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play. Without any lookahead search, the neural networks play Go at the level of stateof-the-art Monte Carlo tree search programs that simulate thousands of random games of self-play. We also introduce a new search algorithm that combines Monte Carlo simulation with value and policy networks. Using this search algorithm, our program AlphaGo achieved a 99.8% winning rate against other Go programs, and defeated the human European Go champion by 5 games to 0. This is the first time that a computer program has defeated a human professional player in the full-sized game of Go, a feat previously thought to be at least a decade away.

最简短的代码，最清晰的逻辑，搞定leetcode。

深入浅出的有关神经网络和深度学习教程，译自 Michael Nielsen 的[电子书] 本人已阅读完毕，其中一部分翻译和主流翻译有出入，但整体框架把握的很棒，并且讲出了深度学习中选择特定处理措施的原因，此外还有着对过去的总结和未来的展望。是一本非常不错的入门综述书籍。 神经网络和深度学习是一本在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合 神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。 本人已阅读完毕，其中一部分翻译和主流翻译有出入，但整体框架把握的很棒，并且讲出了深度学习中选择特定处理措施的原因，此外还有着对过去的总结和未来的展望。是一本非常不错的入门综述书籍。

python-basic零基础学Python.pdf

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本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解 job 从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。 讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择 问题驱动 的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。从一个典型的 job 例子入手，逐渐讨论 job 生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。 本文档面向的是希望对 Spark 设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的 Geeks。 因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。 由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论 Spark core standalone 版本中的核心功能，而不是全部功能。诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。 关于学术方面的一些讨论可以参阅相关的论文.

本书翻译自：iOS Core Animation: Advanced Techniques

更上一层楼-Android研发工程师高级进阶

《机器学习》高清电子版，可复制粘贴。 机器学习，作者：Tom Mitchell。 《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。 TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器(AAA)的主席：美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人：多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的著名学者。

20news数据集。 The 20 Newsgroups data set is a collection of approximately 20,000 newsgroup documents, partitioned (nearly) evenly across 20 different newsgroups. To the best of my knowledge, it was originally collected by Ken Lang, probably for his Newsweeder: Learning to filter netnews paper, though he does not explicitly mention this collection. The 20 newsgroups collection has become a popular data set for experiments in text applications of machine learning techniques, such as text classification and text clustering.

卡内基梅隆大学，机器学习课程，神经网络讲义、代码。Tom M. Mitchell作者，代码很漂亮。可以学习，也可以仿照改编，迁移到其他平台或语言下。

神经网络原理（原书第2版） 作者：Simon Haykin 译者：叶世伟等 副标题：Neural Networks:A Comprehensive Foundation,2nd Edition ISBN：9787111127598 页数：633 定价：69.0 出版社：机械工业出版社 装帧：平装 出版时间：2004-1-1 -------------------------------------------------------------------------------- 简介： 　　神经网络是计算智能和机器学习研究的最活跃的分支之一。本书全面系统地介绍神经网 络的基本概念、系统理论和实际应用。 　　　　本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规 划相关的增强式学习。神经网络动力学模型研究由短期记忆和分层前馈网络构成的动态系统， 反馈非线性动态系统的稳定性和联想记忆，以及另一类非线性动态驱动的递归网络系统。 　　　　本书注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理和控制 系统等实际工程问题中的应用。书中包含大量例题和习题，并配有13个基于MATLAB软件的计算 机实验程序。 　　　　本书适于作研究生或大学高年级学生的教材，也可作希望深入学习神经网络的科技人员的 参考书。 作者简介： 　　Simon Haykin是加拿大McMaster大学教授，创办了通信研究实验室，并长期担任主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位。曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士，IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。

Spring Framework 4.x Reference Documentation 中文翻译 Chinese translation of the Spring Framework 4.x Reference Documentation (http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/) .中文翻译《Spring Framework 4.x参考文档》 — waylau Chinese translation of [Spring Framework 4.x Reference Documentation] (http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/). The current version of Spring Framework 4.x is 4.2.1.RELEASE. There is also a GitBook version of the book: http://waylau.gitbooks.io/spring-framework-4-reference. Let's READ! 《Spring Framework 4.x参考文档》中文翻译（包含了官方文档以及其他文章）。至今为止，Spring Framework 的最新版本为 4.2.1.RELEASE。 利用业余时间对此进行翻译，并在原文的基础上，插入配图，图文并茂方便用户理解。如有勘误欢迎指正，点此提问。如有兴趣，也可以参与到本翻译工作中来 :) 从目录开始阅读吧 Contact: Blog:www.waylau.com Gmail: [email protected] Weibo: waylau521 Twitter: waylau521 Github : waylau

Google Material Design 正體中文版 本篇文件是由 Google Material Design 翻譯而來。 更新 date : 2014-12-04 在2014年11月3日Google更新了部分文章，而我們也盡快更新了中文版的部分，相關更新可參考What's New，這次協助翻譯也特別感謝，有他們的協助才能在一個月內完成更新： Casper Helen Tillonter Sean Yi-Bei 這次也加入了Disqus留言功能，可對章節內容提出自己的看法，增加電子書的互動性。 致謝 感謝下面人員參與本翻譯計畫(依暱稱第一個英文字母排序)： Casper Charlene Frances Helen Mkdodos Tillonter Peter Sean Xuan Xunyi Yi-Bei 陳聖博 Github https://github.com/Wcc723/google_design_translate 校稿 對於翻譯有任何問題，可以在 Issue 中提出，或者使用 Pull requests 。 當然直接聯絡 負責人 也是可以的。

《Docker —— 從入門到實踐­》正體中文版 v0.2.9 Docker 是個偉大的專案，它徹底釋放了虛擬化的，讓應用程式的分派、部署和管理都變得前所未有的有效率和輕鬆！ 本書既適用於具備基礎 Linux 知識的 Docker 初學者，也可供希望理解原理和實作的進階使用者參考。同時，書中給出的實踐案例，可供在進行實際部署時借鑒。 本書源於 WaitFish 的《Docker 學習手冊 v1.0》內容。後來，yeasy 根據最新 Docker 版本對內容進行了修訂和重寫，並增加內容；經協商將所有內容開源，採用網路合作的方式進行維護。 前六章為基礎內容，供使用者理解 Docker 的基本概念和操作；7 ~ 9 章介紹一些進階操作；第 10 章給出典型的應用場景和實踐案例；11 ~ 13 章介紹關於 Docker 實作的相關技術。 最新版本線上閱讀：正體版、簡體版 或 DockerPool。 另外，歡迎加入 Docker.Taipei 和 Meetup ，分享 Docker 資源，交流 Docker 技術。 本書原始碼在 Github 上維護，歡迎參與： https://github.com/philipz/docker_practice。 感謝所有的 貢獻者。 主要版本歷史 0.3: 2014-10-TODO 完成倉庫章節； 重寫安全章節； 修正底層實作章節的架構、命名空間、控制組、檔案系統、容器格式等內容； 新增對常見倉庫和鏡像的介紹； 新增 Dockerfile 的介紹； 重新校訂中英文混排格式。 0.2: 2014-09-18 對照官方文檔重寫介紹、基本概念、安裝、鏡像、容器、倉庫、資料管理、網路等章節； 新增底層實作章節； 新增命令查詢和資源連結章節； 其它修正。 0.1: 2014-09-05 新增基本內容; 修正錯別字和表達不通順的地方。 貢獻力量 如果想做出貢獻的話，你可以： 幫忙校對，挑錯別字、語病等等 提出修改建議 提出術語翻譯建議 翻譯建議 如果你願意一起校對的話，請仔細閱讀： 使用 markdown 進行翻譯，文件名必須使用英文，因為中文的話 gitbook 編譯的時候會出問題 引號請使用「」和『』 fork 過去之後新建一個分支進行翻譯，完成後 pull request 這個分支，沒問題的話我會合併到 master 分支中 有其他任何問題都歡迎發 issue，我看到了會盡快回覆 謝謝！ 關於術語 翻譯術語的時候請參考這個流程： 盡量保證與台灣習慣術語和已翻譯的內容一致 盡量先搜尋，一般來說程式語言的大部分術語是一樣的，可以參考這個網站 如果以上兩條都沒有找到合適的結果，請自己決定一個合適的翻譯或者直接使用英文原文，後期校對的時候會進行統一 校稿時，若有發現沒有被翻譯成台灣術語的大陸術語，可以將它新增到 translation.json 中 可以主動提交替換過的文本給我，或是僅提交新增過的 translation.json 也可，我會再進行文本的替換 請務必確定提交的翻譯對照組不會造成字串循環替代（ex: 因為「類」->「類別」，造成下次再執行自動翻譯時「類別」又變成「類別別」） 對翻譯有任何意見都歡迎發 issue，我看到了會盡快回覆 參加步驟 參考 Swift 說明，欲翻譯章節就直接在 github 上發 Issue 中註明或直接發Pull Request 修改。m( )m 有些朋友可能不太清楚如何幫忙翻譯，我這裡寫一個簡單的流程，大家可以參考一下： 首先 fork 我的專案 把 fork 過去的專案也就是你的專案 clone 到你的本地 在命令行執行 git branch develop 來建立一個新分支 執行 git checkout develop 來切換到新分支 執行 git remote add upstream https://github.com/philipz/docker_practice 把我的庫新增為遠端庫 執行 git remote update更新 執行 git fetch upstream master 拉取我的庫的更新到本地 執行 git rebase upstream/master 將我的更新合並到你的分支 這是一個初始化流程，只需要做一遍就行，之後請一直在 develop 分支進行修改。 如果修改過程中我的庫有了更新，請重復 6、7、8 步。 修改之後，首先 push 到你的庫，然後登錄 GitHub，在你的 repo 的首頁可以看到一個 pull request 按鈕，點擊它，填寫一些說明資訊，然後提交即可。 原出處及參考資料 Docker —— 从入门到实践 《The Swift Programming Language­》正體中文版

Deep learning tutorial(BaiDu)

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. 优点：新，全！ 由于成书时间较晚，所以涵盖了更多最近几年的hot topic，比如Dirichlet Process 。 更重要的，是全，基本上ML领域的专有名词，你都可以在书后的index找到。说道这里，不得不佩服本书的作者Kevin Murphy，剑桥的本科，UCB的博士，MIT的博后，得到过多位大牛的真传 。 还有一个非常重要的，就是这本书配备了详尽的matlab code，你几乎可以尝试书中的每一个例子。 单从以上这几点，绝对应该把他排在所有ML教材的首位！

几种典型的spark出现的问题。一部分work well。spark相关编码。问题解决过程中有错误展示、解决实例代码。

Scala 初学者指南 这本书是什么 本书是 The Neophyte's Guide to Scala 的中文翻译。 The Neophyte's Guide to Scala 是 Daniel Westheide 写的一系列有关 Scala 的文章。 原作者在 leanpub 中将此系列文章打包成书，如果你觉得此书对你有帮助， 请到 这里 给予原作者支持！ 为什么会有这本书 在读书和学习过程中，个人一直很难坚持做好一件事情。 对于专业知识，凡不明白的，我都想一探到底， 但由于自身的知识缺陷太大，很多东西到最后都无法坚持下来，很容易产生挫败感。 遂借此机会，试图克服这一缺点。 目前已经花了整整一个月的时间去翻译和校对，基本算是完成，不愧初心。 当然，凡事都不是尽善尽美的，翻译中必然存在理解偏差和用词不当的地方。 欢迎任何 Issues 和 Pull Requests ！

仅作分享，感谢大神梁杰的组织和数百名参与者的付出~

SVM数据集，标签有两类，每个条目特征有692维，共100条。条目储存格式为：Label Index：FeatureNum Index：FeatureNum Index：FeatureNum …………Index：FeatureNum Index：FeatureNum

本书包含了 LeetCode Online Judge所有题目的答案，所有代码经过精心编写，编码规范良好，适合读者反复揣摩，模仿，甚至在纸上默写