Andreas C. Müller
scikit-learn庫維護者和核心貢獻者。現任哥倫比亞大學數據科學研究院講師,曾任紐約大學數據科學中心助理研究員、亞馬遜公司計算機視覺應用的機器學習研究員。在波恩大學獲得機器學習博士學位。
Sarah Guido
Mashable公司數據科學傢,曾擔任Bitly公司首席數據科學傢。
本書是機器學習入門書,以Python語言介紹。主要內容包括:機器學習的基本概念及其應用;實踐中最常用的機器學習算法以及這些算法的優缺點;在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性,以及應重點關注數據的哪些方麵;模型評估和調參的高級方法,重點講解交叉驗證和網格搜索;管道的概念;如何將前麵各章的方法應用到文本數據上,還介紹瞭一些文本特有的處理方法。
發表於2024-05-17
Python機器學習基礎教程 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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評分在基於TensorFlow的深度學習框架大紅大紫之前,其實在2010年前後流行過很多的經典機器學習框架。比如KNN,比如支撐嚮量機,比如隨機森林。相對於深度學習的理論,這些經典的機器學習算法構建在更為精密的數學推導上。運籌學,最優化理論,數學分析,數理統計和隨機過程構成瞭這...
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圖書標籤: 機器學習 Python MachineLearning python 數據分析 人工智能 計算機科學 計算機
scikit-learn庫核心貢獻者所寫,介紹瞭很多經典機器學習算法。
評分強推,需要一定的python和機器學習的基礎,裏麵沒有理論隻有實際運用,內容哪裏過時瞭?基於python3.5的機器學習書,這本書已經走在很前麵瞭。
評分囫圇吞棗看完瞭這個書 由於有的代碼敲不瞭老報錯 代碼實現部分準備看其他的教程瞭 寫的結果還是很棒棒的
評分20191028—01~1—6 20191031—02~6—20(引言)+250—(處理文本數據) 20191106—03~254— 結束瞭七八兩章,順便學習與之相關的概念 總感覺內容乾巴巴的,不是特彆好看
評分偏嚮實踐方嚮的sklearn介紹的書籍。
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