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《Python机器学习基础教程》电子书封面

Python机器学习基础教程

  • 发布时间:2019年11月28日 14:39:17
  • 作者:安德里亚斯·穆勒
  • 大小:28.3 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清完整版
  • 评分:7.4

    Python机器学习基础教程 PDF 超清完整版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、机器学习方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小28.3 MB,安德里亚斯·穆勒编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.2分

      Tags:python 机器学习 

      内容介绍

      Python机器学习基础教程

      Python机器学习基础教程 电子书封面

      读者评价

      从本书提供的mglearn就可以看出来,这本书很不错。 mglearn是作者基于scikitlearn,做的二次开发,让功能更易用,UI更好看。 之前看了《Python数据科学手册》,读到机器学习的部分,完全就是云里雾里了。 但是这本书就不会有这个感觉。
      强推,需要一定的python和机器学习的基础,里面没有理论只有实际运用,内容哪里过时了?基于python3.5的机器学习书,这本书已经走在很前面了。
      在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前,其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN,比如支撑向量机,比如随机森林。相对于深度学习的理论,这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学,最优化理论,数学分析,数理统计和随机过程构成了这些算法的理论基础,也是进一步学习各种基于神经网络的深度学习算法的基础。
      本身介绍的scikit-learn是Python中对于经典机器学习框架的集大成者。在NumPy和SciPy之后,在TensorFlow之前,这本书和它介绍的scikit-learn框架和经典机器学习算法的理论非常值得一读。

      内容介绍

      《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

      目录

      • 第1章 引言  1
      • 第2章 监督学习  21
      • 第3章 无监督学习与预处理  100
      • 第4章 数据表示与特征工程  161
      • 第5章 模型评估与改进  193
      • 第6章 算法链与管道  236
      • 第7章 处理文本数据  250
      • 第8章 全书总结  278
      • · · · · · ·

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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