Python Machine Learning pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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Sebastian Raschka

Packt Publishing - ebooks Account

2015-9

454

USD 44.99

Paperback

9781783555130

圖書標籤: 機器學習 Python MachineLearning 計算機 python 數據分析 ML 數據挖掘

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发表于2024-11-22

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圖書描述

About This Book

Leverage Python' s most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization

Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms

Ask – and answer – tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets

Who This Book Is For

If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning – whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource.

What You Will Learn

Explore how to use different machine learning models to ask different questions of your data

Learn how to build neural networks using Keras and Theano

Find out how to write clean and elegant Python code that will optimize the strength of your algorithms

Discover how to embed your machine learning model in a web application for increased accessibility

Predict continuous target outcomes using regression analysis

Uncover hidden patterns and structures in data with clustering

Organize data using effective pre-processing techniques

Get to grips with sentiment analysis to delve deeper into textual and social media data

Style and approach

Python Machine Learning connects the fundamental theoretical principles behind machine learning to their practical application in a way that focuses you on asking and answering the right questions. It walks you through the key elements of Python and its powerful machine learning libraries, while demonstrating how to get to grips with a range of statistical models.

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著者簡介

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

最好的一點是書中所用的scikit library是公開的，可以邊看邊操作。作為一本cookbook，基本沒有深究技術理論，對於新手來說十分容易入口。齣版於2013年，書中某些code在py2.7裏已經不適用(另少量typo)，建議cross reference官方manual。

評分☆☆☆☆☆

說起來 Python 哥這學期到本校統計係瞭。。。

評分☆☆☆☆☆

說實話這書沒有想象中的好，它的定位是cookbook，對於ML的原理是有些闡述的，但是講的不深，好多地方就是列齣一個公式，讓我這種數學渣看起來比較費勁，需要不斷的查各種資料，對於400多頁的書，也就能寫到這種程度瞭。還有本書的typo是比較多的。本書的例子還好，ML的各方麵都有涉及，對於入門是閤適的。看完本書我覺得應該讀一些理論方麵的書，然後可以再速刷一遍，鍛煉動手能力。最後兩章還沒讀完，Deep Learning不好懂啊！

評分☆☆☆☆☆

按照上麵的做可以學到很多python2和python3的不兼容點這個是最後使用pyTorch的不是tensorflow 按照自己的需求下

評分☆☆☆☆☆

錯誤很多，直接上GitHub上找到勘誤和代碼，改正後很舒暢，非常入門和實用

讀後感

評分☆☆☆☆☆

中文翻译（非官方） https://www.gitbook.com/book/ljalphabeta/python-/details ==========================================================================================================================================================

評分☆☆☆☆☆

但是是有前提的： 1. 基础的线性代数知识需要大家温故知新一下； 2. 对于python中的numpy和pandas的一些基本操作需要熟悉； 3. 抽象能力，最好能把代数方程在大脑里映射出一个几何图形（最多三维）；只要有了以上的前提，读这本书还是挺靠谱的。

評分☆☆☆☆☆

充其量不过是几个常用python ML包（scikit NumPy SciPy matplotlib pandas）的 cookbook 罢了。基本上每节的流程就是先告诉你一个ML概念大概是怎么回事，真的很大概，不过好处是至少会告诉你为什么要这么做。然后用一段示例代码告诉你这个东西在Python ML包里要调用哪几个接口...

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