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Python Machine Learning

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Sebastian Raschka
Packt Publishing - ebooks Account
2017-9-6
501
USD 49.99
Paperback
9781787125933

圖書標籤: 機器學習  Python  人工智能  TML  計算機科學  深度學習  ML/DL  數據分析   


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发表于2024-12-23

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這個書吧,感覺還可以。就是有些東西不連貫。大片大片的放代碼……然後就沒瞭。解釋的不多。

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這個書吧,感覺還可以。就是有些東西不連貫。大片大片的放代碼……然後就沒瞭。解釋的不多。

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評分

在機器學習的部分,本書可以理解為“手把手教你如何使用Scikit-Learn進行數據分析”,作者幾乎在每一章會先手動實現一個機器學習算法,並將其用於分析簡單的模擬數據,然後再調用Scikit-Learn分析實際數據,這相當於把Scikit-Learn“黑盒子”打開,讓讀者看到裏麵的結構,瞭解該算法或模型如何擬閤數據,所以對理解機器學習算法,尤其是Scikit-Learn包,有很大幫助,這是本書的優點。如果僅把本書作為實操手冊,那本書可以說沒有較大的缺陷,但如果提高要求,我認為本書對算法背後的原理挖掘甚少,且對某些算法的“黑盒子”打開程度不足,學完此書,我隻知道怎麼操作以及注意事項,但依然不知道為什麼這麼做,還是需要其他課程或材料來補充這部分知識。

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在機器學習的部分,本書可以理解為“手把手教你如何使用Scikit-Learn進行數據分析”,作者幾乎在每一章會先手動實現一個機器學習算法,並將其用於分析簡單的模擬數據,然後再調用Scikit-Learn分析實際數據,這相當於把Scikit-Learn“黑盒子”打開,讓讀者看到裏麵的結構,瞭解該算法或模型如何擬閤數據,所以對理解機器學習算法,尤其是Scikit-Learn包,有很大幫助,這是本書的優點。如果僅把本書作為實操手冊,那本書可以說沒有較大的缺陷,但如果提高要求,我認為本書對算法背後的原理挖掘甚少,且對某些算法的“黑盒子”打開程度不足,學完此書,我隻知道怎麼操作以及注意事項,但依然不知道為什麼這麼做,還是需要其他課程或材料來補充這部分知識。

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