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Python极简讲义:一本书入门数据分析与机器学习
63人今日阅读 推荐值 86.7%
本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容,并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧,包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能,如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。 对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言,本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员,本书亦有一定的参考价值。
机器学习算法的数学解析与Python实现
23人今日阅读 推荐值 83.2%
学习机器学习的动机很多,可能是实际工作需要,可能是兴趣爱好,也可能是学业要求,从每种动机的角度看,这个问题都可能有不同的答案。我认同许多人所说的求知不能太功利这一观点,不过大家的时间和精力毕竟有限,就算不去追求投入产出比,至少也应该有一个学这门知识想要达到的目的。机器学习是更偏重于应用的学问,在当下的发展也确实使得机器学习越来越像一门技能,而不仅仅是技术。初学算法时我最想学的是里面的“最强算法”,不过在第1章我将介绍,机器学习算法没有最强的,只有最合适的,对于不同的问题,对应会有不同的最合适算法。所以,我们更需要关注的应该是问题,而不是算法本身。在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包,通过现成的算法包,就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要的机器学习算法,从而把注意力集中在对不同算法的选择上。本书的目标读者是想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者,以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。本书第1章介绍机器学习总体背景,第2章介绍配置环境,第3章到第10章彼此独立,每一章介绍一种具体的机器学习算法,读者可以直接阅读想要了解的算法,第11章介绍了集成学习方法,这是一种组合机器学习算法的方法,也是当前在实际使用中常见又十分有效的提升性能的做法。