華校專,計算機專業碩士。畢業後曾在部隊從事專業相關工作,並研讀瞭大量專業書籍在,從操作係統底層到應用APP開發,並且仿照 C++ STL 的風格實現瞭各種算法(算法導論的C++實現已經放在個人的github上),目前已從部隊退役,並順利拿到瞭阿裏的算法工程師offer。
數據科學傢是當下炙手可熱的職業,機器學習則是他們的必備技能。機器學習在大數據分析中居於核心地位,在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等産業領域發揮瞭越來越大的作用且日益受到關注。
Python 是最好最熱門的編程語言之一,以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱,是實現機器學習算法的首選語言。
《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》以快速上手、四分理論六分實踐為齣發點,講述機器學習的算法和Python 編程實踐,采用“原理筆記精華+ 算法Python 實現+ 問題實例+ 代碼實戰+ 運行調參”的形式展開,理論與實踐結閤,算法原理與編程實戰並重。
《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》從內容上分為13 章分4 篇展開:第一篇:機器學習基礎篇(第1~6 章),講述機器學習的基礎算法,包括綫性模型、決策樹、貝葉斯分類、k 近鄰法、數據降維、聚類和EM算法;第二篇:機器學習高級篇(第7~10 章),講述經典而常用的高級機器學習算法,包括支持嚮量機、人工神經網絡、半監督學習和集成學習;第三篇:機器學習工程篇(第11~12章),講述機器學習工程中的實際技術,包括數據預處理,模型評估、選擇與驗證等;第四篇:Kaggle 實戰篇(第13 章),講述一個Kaggle 競賽題目的實戰。
《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》內容豐富、深入淺齣,算法與代碼雙管齊下,無論你是新手還是有經驗的讀者,都能快速學到你想要的知識。本書可供為高等院校計算機、金融、信息、自動化及相關理工科專業的本科生或研究生使用,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
發表於2024-12-23
Python大戰機器學習 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
看綫性迴歸部分的推導就讓人雲裏霧裏,不知道為什麼明明幾個式子的問題能搞成那樣。 實踐部分就是調包,沒啥實際的用處,用的時候可以查一下,不過還不如官方文檔。 吐槽下,這書根本不是告訴彆人如何如何(作者確定是在教彆人麼……),就是作者的筆記罷瞭,隻適閤他自己...
評分主要內容就是翻譯文檔,比較水 p3 一定要先做feature scaling p205 svm的復雜度。早停策略,將數據集分成訓練集和驗證集兩類。當驗證誤差升高但訓練誤差降低時,停止訓練。同時返迴具有最小驗證集誤差的連接權值和閾值。 p246 boosting和adaboost算法很有用 主要內容就是翻譯文...
評分看綫性迴歸部分的推導就讓人雲裏霧裏,不知道為什麼明明幾個式子的問題能搞成那樣。 實踐部分就是調包,沒啥實際的用處,用的時候可以查一下,不過還不如官方文檔。 吐槽下,這書根本不是告訴彆人如何如何(作者確定是在教彆人麼……),就是作者的筆記罷瞭,隻適閤他自己...
評分主要內容就是翻譯文檔,比較水 p3 一定要先做feature scaling p205 svm的復雜度。早停策略,將數據集分成訓練集和驗證集兩類。當驗證誤差升高但訓練誤差降低時,停止訓練。同時返迴具有最小驗證集誤差的連接權值和閾值。 p246 boosting和adaboost算法很有用 主要內容就是翻譯文...
評分看綫性迴歸部分的推導就讓人雲裏霧裏,不知道為什麼明明幾個式子的問題能搞成那樣。 實踐部分就是調包,沒啥實際的用處,用的時候可以查一下,不過還不如官方文檔。 吐槽下,這書根本不是告訴彆人如何如何(作者確定是在教彆人麼……),就是作者的筆記罷瞭,隻適閤他自己...
圖書標籤: 機器學習 Python 機器學習數據挖掘 計算科學 計算機科學 數據分析 館藏 CS
沒什麼新鮮的內容,作者隻是將自己的筆記的一部分整理瞭上來,而代碼又是非常入門級的那種,重復的部分很多。總之,看過瞭西瓜書和《統計學習方法》的同學們就不要看瞭,沒意思。
評分同意彆人的短評,看著目錄還是挺吸引人,但原理方麵沒有李航的統計學習方法有條理,應用方麵隻能當做sklearn的中文翻譯,不推薦。 文api看看,真正的靈活的處理
評分真的隻是筆記,適閤快速翻閱,推導部分建議還是看李航或周誌華的教材,公式印刷比較差。也可以當做scikit-learn api的中文翻譯工具書。
評分有些參考價值
評分代碼錯誤連篇,理論一知半解。注:代碼錯誤指的不是版本更迭之後方法調用的問題,是他真的就錯瞭。
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