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Python机器学习实践指南

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库姆斯 (Alexander T.Combs)
人民邮电出版社
异步图书
黄申
2017-5-1
251
69
平装
9787115449061

图书标签: 机器学习  Python  人工智能  python  数据科学  深度学习  计算机  ML   


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发表于2024-11-14

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图书描述

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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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与金融实例结合

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一本用Python实现机器学习的项目集。里面细致地记录了用Python的各种库实现这些小项目的过程。在有了机器学习基础和熟悉常见的数据处理Python库后,看一下还行。

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

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一本用Python实现机器学习的项目集。里面细致地记录了用Python的各种库实现这些小项目的过程。在有了机器学习基础和熟悉常见的数据处理Python库后,看一下还行。

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见过。

读后感

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