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。
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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
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用户评价
与金融实例结合
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
评分可以的
评分可以的
评分内容都很老了 数据集找不到 根本没法学习 机器学习实践最基础的东西就是数据集 没有数据集很难受 有的章节给出了获取的数据的网站和方法 但是网站改版了很多 也获取不到跟作者相同的数据集 所以换一本书吧 浪费了我好几天的实践 5555555
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