Python机器学习实践指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成，以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职资深讲师。
- 机器学习
- Python
- 人工智能
- python
- 数据科学
- 深度学习
- 计算机
- ML
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
具体描述
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
烂书，错误很多，表述不明
评分烂书，错误很多，表述不明
评分快速的看了一下，也没细看代码，pandas处理数据部分，不跟着实践也没影响，其他的用scikit-learn等库的中规中矩，ML算法一笔带过很浅，例子大多是国外的原本就带着疏离感。个人感觉比不上另外一些书和资源，也就一般吧
评分见过。
评分内容太老，跟着书上的方法找不到数据，很多数据都是自己去别的地方东平西凑弄来的。 例子浅显易懂，很适合初学者。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有