《零基础学机器学习》配套资源

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内容介绍 近年来，Python语言成为了广受欢迎的编程语言，而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好工具。 本书通过14章内容，详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起，涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支

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编辑推荐 人工智能，触手可及，让数据起舞，用算法扩展业务边界 。 阿里机器学习专家力作，实战经验分享 。 这是一本难得的面向机器学习爱好者的入门级教程，本书涉及机器学习的基础理论 和深度学习等相关内容，内容深入浅出。更加难能可贵的是，本书基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案，给读者带来第一手的实战演练经验。 阿里云资深专家 褚崴 机器学习算法正在逐渐渗透到数据化运营的各个方面，算法

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《分布式机器学习：算法、理论与实践》 旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。 全书共12章。第1章是绪论，向大家展示分布式

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Python机器学习及实践 面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且

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TensorFlow是一个用于机器智能的开源软件库。本书从TensorFlow的基础开始介绍，包括变量、矩阵和各种数据源。之后，针对使用TensorFlow线性回归技术的实践经验进行详细讲解。后续章节将在前文的基础上讲述神经网络、CNN、RNN和NLP等重要概念。全书将以独特的方式教授读者如何使用TensorFlow进行数学计算，使读者通过使用TensorFlow来处理训练模型、模型评估、情绪分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络及深度学习等，并在最后一章引导读者如何将其应用

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