Introduction to Machine Learning with Python 在线电子书 图书标签: Python 机器学习 machine.learning 计算机 计算机科学 Programming ML CS
发表于2024-06-26
Introduction to Machine Learning with Python 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
sklearn的学习手册
评分除了ISL里面没cover到的内容都过了一遍,里面基本就是对sklearn里面包含的东西的简单介绍吧属于application初初级阶段20180629updated/先试试
评分本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来,非常适合没有数学和AI背景的程序员入门,读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~
评分学做调参侠,我连要做什么项目都想好了,跃跃欲试……
评分书买回来半年没读,打开后一口气读完,大概四、五天吧。写得实在太好了:就像一个耐心的好友把机器学习和sklearn与你娓娓道来。 全书特点: 1. 代码直观简单(可到GitHub免费下载) 2. 没有唬人的数学公式,却能把模型的重点突出出来 3. 更多的是代码、数据、sklearn背后的原理解释,解释完再回到代码,使人信服。 4. 作图代码绝对是亮点,非常实用。
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。
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评分在基于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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