Python机器学习算法 PDF 超清完整版

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书还可以，对机器学习的解释比较到位，速度也很快 这本书采用python3对决策树、集成学习、SVM和神经网络做了一个i详细的讲解和编程的实现。我觉得这本书比较好的一点在于对每一种算法都有了一个比较详细的解释 探索数据的内在价值，洞悉人工智能背后的技术！ 精彩书评 在人工智能时代，机器学习已经成了互联网从业人员和在校学生的一门必修课。市场上不乏机器学习相关的书籍，但大都晦涩难懂而缺乏应用场景。本书是作者在新浪微博广告业务上一手的实践经验和心得体会，具有实用性，非常适合于对机器学习感兴趣但没有经验的开发人员，和渴望了解理论知识如何在业务中应用的在校学生，相信你们一定可以从中找到想要的答案。新浪微博高级技术经理 姜贵彬 本书没有使用高深复杂的数学逻辑来解释机器学习，而是从直观简洁的介绍入手，通俗易懂，再辅助于代码实现帮助读者理解算法细节，是机器学习入门一本不可多得的好书，推荐。百度资深技术专家 毛钦 本书从具体的代码开始去理解抽象的算法，给读者一种脚踏实地的感觉，推荐给所有工程出身有志于算法的工程师。阿里妈妈算法工程技术专家 易慧民 本书对常用的机器学习算法进行了深入和全面的介绍，书中大量的代码清单令人印象尤为深刻，确实是一本实用易懂、快速入门的好书。美团大众点评资深技术专家 潘文彬 内容简介 《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。 写作历程 机器学习的黄金时间 近年来，人工智能AI技术的快速发展，得益于越来越多的人工智能人才的涌入和计算机硬件以及软件技术的不断发展。机器学习是人工智能AI的中一个重要的方向，在机器学习的发展过程中，越来越多的人投身于机器学习的研究中，同时，越来越多的互联网公司加入到人工智能的行列，人工智能一词也成为妇孺皆知的名词，这正是人工智能发展的黄金时间，同样，机器学习算法作为人工智能中的核心方法，也是发展的一个黄金时间。 机器学习中的常用算法 在机器学习的发展过程中出现了很多优秀的机器学习算法，主要可以从监督学习，无监督学习以及半监督学习的角度对其进行划分。 监督学习（Supervised Learning）是指利用训练样本，包括数据特征和数据标签，训练出一个模型，并利用训练好的模型，对未知数据进行预测。常用的监督学习问题包括分类和回归，其中，分类问题的标签是离散的值，而回归问题的标签是一系列连续的值。常见的监督学习有：Logistic Regression算法，支持向量机SVM算法，BP神经网络算法，线性回归，Lasso，GBDT，随机森林等。 无监督学习（Unsupervised Learning）是指事先没有训练样本，我们需要直接对数据进行建模。常见的无监督问题包括聚类。常见的无监督学习有：KMeans算法，Mean Shift算法，DBSCAN算法等。 在发展的过程中，人们不断提出一些新的算法和模型，深度学习（Deep Learning）的概念便是在这个过程中被提出，深度学习通过构建深层神经网络模型，学习到输入数据的更抽象的表示，以此达到特征学习的功能，更大程度上提高了模型的学习能力。深度学习的成功成为机器学习乃至人工智能发展史上光辉的一笔。常见的深度学习模型包括：自编码器Auto-encoder，深度信念网DBN，卷积神经网络CNN，递归神经网络RNN以及LSTM等。 机器学习的常用框架 现在是机器学习发展的一个黄金时间，越来越多的研究人员和越来越多的公司参与到机器学习的研究和算法的开发过程中，因此，出现了很多开源的机器学习算法实现以及机器学习的算法框架，下面我们罗列一些常见的框架以及开源实现： TensorFlow。TensorFlow当属现在最火的深度学习框架。TensorFlow最初由Google Brain小组（该小组隶属于Googles Machine Intelligence研究机构）的研究员和工程师开发出来的，开发目的