值得高兴的是,作者 Sebastian Raschka 开源了《Python 机器学习》第二版的所有章节中的 Python 代码,放在了 GitHub 仓库中。 源码地址: https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition 目前,该 GitHub 项目已经获得 4000+ 的 star 了,热度很高。 整个16 章中的 Python 代码是以 .ipynb 文...
值得高兴的是,作者 Sebastian Raschka 开源了《Python 机器学习》第二版的所有章节中的 Python 代码,放在了 GitHub 仓库中。 源码地址: https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition 目前,该 GitHub 项目已经获得 4000+ 的 star 了,热度很高。 整个16 章中的 Python 代码是以 .ipynb 文...
[PDF] [TEX] Slides for Teaching A big thanks toDmitriy Dligachfor sharing his slides from his machine learning course that is currently offered atLoyola University Chicago. https://github.com/dmitriydligach/PyMLSlides Some readers were asking about Math and NumPy primers, since they were not ...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》(Introduction to machine learning with Python)从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook...
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks 2. 《Python Machine Learning》 推荐指数:★★★☆☆ 本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow,分别讲解机器学习和深度学习,并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到 Web 应用。整个知识体系相对更加完善,是一本比较全面的机器...
【新智元导读】谷歌研究员Kevin Patrick Murphy撰写的经典机器学习图书,由MIT出版社出版,《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》,自2012年发行以来就奉为经典机器学习书目。本书内容完整,讲解详细,便于阅读,方便工程使用。最近作者在Github上发布了关于本书的Python代码,更加方便使用!附1098页pdf下载。来新智元 ...
Machine Learning by Andrew Ng: 这门课程是Coursera上最受欢迎的机器学习课程之一,由斯坦福大学教授Andrew Ng授课。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机等机器学习算法,同时也介绍了无监督学习和推荐系统等相关内容。 Applied Data Science with Python Specialization: 这是由密歇根大学提供的一系列课程...
https://www.coursera.org/learn/machine-learning 这门课程由吴恩达老师主讲,可以说是机器学习入门的最热门课程,绝大部分初学者是看这门课入门机器学习的。 github介绍 github地址(star:11671+): https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes ...
Machine Learning - Giving Computers the Ability to Learn from Data [open dir] [ipynb] Training Machine Learning Algorithms for Classification [open dir] [ipynb] A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-Learn [open dir] [ipynb] Building Good Training Sets – Data Pre-Processing [open...