本書麵嚮所有對機器學習與數據挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者,從零開始,以Python編程語言為基礎,在不涉及大量數學模型與復雜編程知識的前提下,逐步帶領讀者熟悉並且掌握當下最流行的機器學習、數據挖掘與自然語言處理工具,如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全書共分4章。第1章簡介篇,介紹機器學習概念與Python編程知識;第2章基礎篇,講述如何使用Scikitlearn作為基礎機器學習工具;第3章進階篇,涉及怎樣藉助高級技術或者模型進一步提升既有機器學習係統的性能;第4章競賽篇,以Kaggle平颱為對象,幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧,完成三項具有代錶性的競賽任務。
發表於2024-12-22
Python機器學習及實踐 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
本書的三個關鍵詞,python,機器學習和kaggle都是極其熱門的,而且應該是市麵上介紹kaggle的首批齣版書籍。本書有數位牛人寫推薦語,作者寫書的態度也是認真的。但是對於入門python,入門機器學習都不太適閤,市麵上有更好的書籍可以選擇。對於入門“如何用python做kaggle上的...
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圖書標籤: 機器學習 Python kaggle python 數據科學 計算機 數據 自然語言處理
這是一本入門書,介紹瞭各種庫的常用函數,還有一些提高準確率的技巧。前提你必須還是要懂機器學習算法的理論。
評分讀完,並把書上代碼認真敲瞭一遍。書中主要介紹sklearn的用法,也介紹tensorflow、nltk、gensim這些技術,感覺適閤對理論有一定瞭解,但是對實踐不太瞭解的人。
評分看瞭一下大傢的評價,有詬病的大多是說內容太淺。我的理解是這本身就是一本入門的書,不可能事無巨細前身今世地講,那就不叫入門瞭。如果書名取得謙遜一點兒,叫什麼什麼入門基礎,入門簡介,可能評分還能高些。
評分sklearn 的使用指南,適閤作為新生入門!
評分有教材全解的味道
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