Andreas C. Müller
scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
Sarah Guido
Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。
发表于2025-03-31
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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...
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图书标签: Python 机器学习 machine.learning 计算机 计算机科学 Programming ML CS
从直观上介绍算法的原理,容易理解,并且有很多实用的经验,很值得细读
评分用sklearn做机器学习的流程,清楚明白。
评分很好的入门书,浅显易懂,算比较容易读的英文书了。适合看了一堆理论书还对各种算法没有形象认识的入门者,理论看再多不落地也挺难理解的,这本通过sklearn教你如何实践,知道用什么包才能成为合格的调包侠呀~
评分非常棒的一本书,和实践联系的紧密,代码很多,整个机器学习的基本过程都涉及到了,数据预处理,特征工程,模型评估,选择,模型参数选择,构建模型的简化...语言精练,简洁。
评分用sklearn做机器学习的流程,清楚明白。
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