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Python机器学习基础教程 PDF 超清完整版

2023-08-04 10:28:41 类别:Python

  • 更新:2023-08-04 10:28:41
  • 大小:28.3 MB
  • 出版:人民邮电出版社
  • 作者:安德里亚斯·穆勒
  • 类别:Python
  • 格式:PDF

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资源介绍

给寻找技术文档的朋友们精选了Python相关的 PDF电子书资料,由人民邮电出版社出版,作者是安德里亚斯·穆勒,介绍了关于Python、机器学习方面,格式为PDF,资源大小28.3 MB,目前在Python类资源综合评分为:8.1分。《Python机器学习基础教程》是一本非常适合机器学习入门的书籍。本书以Python语言作为介绍工具,全面讲解了机器学习的基本概念及其应用。不仅如此,本书还详细介绍了实践中最常用的机器学习算法,包括它们的优缺点。最重要的是,本书强调了待处理数据的呈现方式对机器学习的重要性,让读者对数据预处理有更深入的了解。无论是初学者还是已经对机器学习有一定了解的人,都可以从《Python机器学习基础教程》中获得有价值的知识和实践经验。

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
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以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。


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