Introduction to Machine Learning with Python 在線電子書 圖書標籤: Python 機器學習 machine.learning 計算機 計算機科學 Programming ML CS
發表於2024-12-26
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書買迴來半年沒讀,打開後一口氣讀完,大概四、五天吧。寫得實在太好瞭:就像一個耐心的好友把機器學習和sklearn與你娓娓道來。 全書特點: 1. 代碼直觀簡單(可到GitHub免費下載) 2. 沒有唬人的數學公式,卻能把模型的重點突齣齣來 3. 更多的是代碼、數據、sklearn背後的原理解釋,解釋完再迴到代碼,使人信服。 4. 作圖代碼絕對是亮點,非常實用。
評分sklearn的學習手冊
評分非常棒的一本書,和實踐聯係的緊密,代碼很多,整個機器學習的基本過程都涉及到瞭,數據預處理,特徵工程,模型評估,選擇,模型參數選擇,構建模型的簡化...語言精練,簡潔。
評分認認真真學瞭一遍
評分也學到瞭一點東西,但總體太簡單瞭,尤其是講模型的時候基本上隻告訴你哪些參數可以調
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。
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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