《Python机器学习(第二版)》将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,聚焦于如何正确地提出问题、解决问题,能帮助了解如何使用Python解决数据中的关键问题。 《Python机器学习(第2版)》介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践,对机器学习概念的必要细节进行讨论,同时对机器学习算法的工作原理、使用方法...
就是这本《Python Machine Learning》(2nd),中文译为《Python 机器学习》(第二版)。 如今更新的是第二版,它的第一版长这样: 本书作者 该书的作者Sebastian Raschka有多年的 Python 编码经验,他还举办了几次关于数据科学、机器学习和深度学习的实践应用的研讨会,包括在 Scipy 的机器学习教程。他是威斯康星-麦迪逊...
简介: 开源!《Python 机器学习》第二版(附电子版 pdf) 工欲善其事,必先利其器!今天给大家推荐一本不错的 Python 机器学习教程,言简意赅,通俗易懂!就是这本《Python Machine Learning》(2nd),中文译为《Python 机器学习》(第二版)。 如今更新的是第二版,它的第一版长这样: 本书作者 该书的作者 ...
书籍对应代码:https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition 二、主要内容值得一提的是第二版在第一版的基础上增加了不少新的内容,完整的书籍目录如下: 下面是翻译过来的中文目录: 1. 赋予计算机从数据中学习的能力 2. 训练机器学习分类算法 3.使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅 4. ...
第1 章介绍人工智能、机器学习和深度学习的重要背景知识。 第2 章介绍从事深度学习必须了解的基本概念:张量、张量运算、梯度下降和反向传播。 这一章还给出了本书第一个可用的神经网络示例。 第3 章包括上手神经网络所需要了解的全部内容:Keras 简介,它是我们的首选深度学 习框架; ...
告别枯燥,60秒学会⼀个⼩例⼦,系统学习Python,从⼊门到⼤师。Python之路已有 247 个例⼦: 感受Python之美 | ⼀、Python基础 |⼆、Python字符串和正则|三、Python⽂件和⽇期|四、Python 三⼤利器|五、Python绘图|六、Python之坑|七、Python第三⽅包|⼋、机器学习和深度学必知算法| 九、Py...
本书包括对机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案,以及如何利用scikit-learn有效地执行各种机器学习任务。 第二版首先介绍评估数据统计属性的方法,并为机器学习建模生成合成数据。当您逐步完成这些章节时,您会遇到一些食谱,它们将教您实施数据预处理,线性回归,逻辑回归,KNN,NaïveBayes,分类,决策树,合奏等技...
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生成对抗网络...
Python机器学习（PythonMachineLearning中文版PDF）Python机器学习（PythonMachineLearning中⽂版PDF）机器学习，如今最令⼈振奋的机领域之⼀。看看那些⼤公司，Google、、Apple、Amazon早已展开了⼀场关于机器学习的军备竞赛。从⼿机上的、垃圾邮件过滤到逛时的物品推荐，⽆⼀不⽤到机器学习技术。如果你对机器...
第3章 Scikit-Learn机器学习分类算法之旅 3.1 分类算法的选择 3.2 学习Scikit-Learn的第一步——训练感知机 3.3 用逻辑回归算法建模分类概率 3.3.1 逻辑回归与条件概率 3.3.2 用逻辑损失函数更新模型权重 3.3.3 从Adaline的代码实现到逻辑回归的代码实现 3.3.4 用Scikit-Learn训练逻辑回归模型 3.3.5 使用正则化...