機器學習係統設計 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 python 數據挖掘 數據分析 Python Machine-Learning 計算機 推薦係統
發表於2024-12-23
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第一遍,大緻就看瞭下 2018-2-20
評分真是活到老學到老啊,沒想到我也會看完這樣的一本書。雖然逐漸就跟不上瞭,當掃盲讀物也還是有收獲的
評分無理論重實踐,嘔心瀝血實操瞭一下,數據集太大就腦子實操瞭。????
評分例子設計的很好,但是對照書本和代碼看有些亂
評分比較偏嚮算法的思路與實現,具體代碼不多
作者簡介:
Willi Richert
機器學習和機器人學博士,目前任職於微軟Bing搜索核心研發團隊。他從事多種機器學習領域的研究,包括主動學習和統計機器翻譯。
Luis Pedro Coelho
計算生物學傢,主要關注生物圖像信息學和大規模圖像數據的處理,緻力於生物標本圖像分析中機器學習技術的應用,他還是Python計算機視覺庫mahotas的主要開發人員。他於1998年開始開發開源軟件,2004年起從事Python開發,並為多個Python開源庫貢獻瞭代碼。另外,Luis擁有機器學習領域世界領先的卡內基-梅隆大學的博士學位,並發錶過多篇科學論文。
譯者簡介:
劉峰
百度LBS地圖基礎業務部資深研發工程師,新加坡南洋理工大學計算機工程係博士,研究領域包括機器學習、模糊神經網絡等。2010年加入百度,主要從事大數據分析和挖掘方麵的工作,近年來專注於無綫定位、用戶軌跡等LBS大數據的挖掘及機器學習應用。
如今,機器學習正在互聯網上下掀起熱潮,而Python則是非常適閤開發機器學習係統的一門優秀語言。作為動態語言,它支持快速探索和實驗,並且針對Python的機器學習算法庫的數量也與日俱增。本書最大的特色,就是結閤實例分析教會讀者如何通過機器學習解決實際問題。
本書將嚮讀者展示如何從原始數據中發現模式,首先從Python與機器學習的關係講起,再介紹一些庫,然後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發瞭,涉及建模、推薦及改進,以及聲音與圖像處理。通過流行的開源庫,我們可以掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時,讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。
舉幾個例子,我們會介紹怎麼把StackOverflow的迴答按質量高低進行分類,怎麼知道某個音樂文件是爵士風格,還是重金屬搖滾風格。另外,本書還涵蓋瞭主題建模、購物習性分析及雲計算等高級內容。總之,通過學習本書,讀者可以掌握構建自己所需係統的各方麵知識,並且學以緻用,解決自己麵臨的現實問題。
讀者隻要具有一定的Python編程經驗,能夠自己安裝和使用開源庫,就足夠瞭,即使對機器學習一點瞭解都沒有也沒關係。本書不會講機器學習算法背後的數學。
如果想要系统的学习机器学习算法,就别翻这本书了。 这本书是为那些看完统计学习方法这类偏理论书籍,但依然不知道怎么下手写代码解决实际问题的新手准备的; 这本书是为那些学会了几个机器学习算法就自诩掌握机器学习和数据挖掘的脑残小白准备的; 这本书是为有一定编程经验,...
評分讲机器学习理论的经典教材很多,但讲经典的理论如何实现的好书就不那么多了。用python做机器学习的书,《集体智慧编程》《机器学习实战》算是佼佼者,但这些书都是讲的怎么自己造轮子。而造出来的轮子在实际工程中,几乎是没有实用价值的。 实际做机器学习项目时,用的往往都...
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評分如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者...
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