学习《python机器学习(第2版)》中文pdf+英文pdf+代码分析+sebastian

gaomengyue gaomengyue     2022-12-16     683

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学习数据科学的初学者,想进一步拓展对数据科学领域的认知,推荐学习《Python机器学习(第二版)》。《Python机器学习(第二版)》将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,聚焦于如何正确地提出问题、解决问题,能帮助了解如何使用Python解决数据中的关键问题。

《Python机器学习(第2版)》介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践,对机器学习概念的必要细节进行讨论,同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释,是Python机器学习入门必读之作。

学习参考:

《Python机器学习(第2版)》中文PDF,706页,带书签目录,文字可以复制。
《Python机器学习(第2版)》英文PDF,850页,带书签目录,文字可以复制。
配套源代码。作者: 塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka);译者: 陈斌

下载: https://pan.baidu.com/s/1kS1PAZr1HiYuJa9USW6bQQ 
提取码: 2wa8

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第2版进行了大量更新和扩展,纳入最近的开源技术,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow,提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。

学习内容:探索并理解数据科学、机器学习与深度学习的主要框架;通过机器学习模型与神经网络对数据提出新的疑问;在机器学习中使用新的Python开源库的强大功能;掌握如何使用TensorFlow库来实现深度神经网络;
在可访问的Web应用中嵌入机器学习模型;使用回归分析预测连续目标的结果;使用聚类发现数据中的隐藏模式与结构;使用深度学习技术分析图片;使用情感分析深入研究文本与社交媒体数据。

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学习机器学习时,国外有很多教程讲的不错,但是提供的例子感觉总是不太合适,相比而言,国内教材中一些示例还是挺实用的,推荐一本非常好的机器学习入门和实践的书籍《机器学习—Python实践》。

学习参考:
《机器学习Python实践》PDF,227页,带目录,文字可以复制;配套源代码;作者:魏贞原
下载: https://pan.baidu.com/s/1hebUVLmNPbmsxyyp0f-P8w 
提取码: v9r7

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基于python3,和scikit learn框架,讲述了用python进行机器学习项目的解决方法,特别好。但是对于机器学习的理论,讲述非常浅,但是易于上手。

《机器学习—Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验。

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研究大数据和数据挖掘的都知道,并行化算法研究是大数据领域一个较为重要的研究热点。近年来国内外开始关注在 Spark 平台上如何实现各种机器学习和数据挖掘并行化算法设计。
Spark 提供了大量的库,包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。

 学习参考:

《深度实践Spark机器学习》PDF,247页,带书签目录,文字可以复制;

作者 吴茂贵等。
下载 https://pan.baidu.com/s/15l70-TlT0zomyxUroNjJCA
提取码: aab6

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系统讲解了Spark机器学习的技术、原理、组件、算法,以及构建Spark机器学习系统的方法、流程、标准和规范。此外,还介绍了Spark的深度学习框架TensorFlowOnSpark,以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络。

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学习机器学习时,我们一定要掌握scikit-learn的使用。推荐学习《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》,案例也采用的是中文数据,比较适用。《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》例子都比较通俗易懂,可以作为入门书,有实例代码和复习题,结合scikit和具体算例介绍机器学习的常用算法和scikit的使用,挺好的。

推荐学习:

《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》原版PDF+源代码+黄永昌
《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》原版PDF,224页,带书签目录,文字可以复制。
配套源代码。

链接: https://pan.baidu.com/s/1Kya1rK4gOj88Fx30jfrolg 
提取码: bzre

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《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例,拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”,学习者可以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》分为11章,主要介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。

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 《深度学习:从入门到实战》以大量实战应用案例及知识模块等内容帮助机器学习领域的初、中级程序员踏实通过深度学习的技术门槛,切实提升开发技能,积累开发经验。

《深度学习:从入门到实战》中文PDF,314页,有书签,文字可以复制。
配套源代码。作者:高志强,黄剑,李永,刘明明
下载: https://pan.baidu.com/s/11nqc5JtoobSjxXzFPFly4Q
提取码: x64p

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《深度学习:从入门到实战》应用案例丰富,深入浅出地解析深度学习的方法论和深度学习实战应用。详细讲述了深度学习中涉及的神经网络基础知识、方法论解析与核心技术;同时从12个落地实践角度阐述了深度学习的实践应用。《深度学习:从入门到实战》所有案例的代码程序均可以运行,按照相应说明,即可得到预期效果。

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学习《神经网络与机器学习(第3版)》高清英文pdf+中文pdf

神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。结合近年来神经网络和机器学习... 查看详情

numpy学习:《python数据分析基础教程numpy学习指南第2版》中文pdf+英文pdf+代码

...分。但与这些商业产品不同,它是免费的开源软件。推荐学习《Python数据分析基础教程NumPy学习指南第2版》,通过书中丰富的示例,学会Matplotlib绘图,并结合使用其他Python科学 查看详情

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...更多资料分享:http://blog.51cto.com/14087171《神经网络与机器学习(第3版)》高清英文PDF+中文PDF经典的《神经网络与机器学习(第3版)》书籍,讲解详细易懂。中文和英文两版对比学习,带目录书签。中文版如图: 查看详情

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机器学习实践:《python机器学习实践指南》中文pdf+英文pdf+代码

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推荐学习《组织与管理研究的实证方法(第2版)》中文pdf

...文时,会涉及到观点论证,需要掌握一些实证方法。建议学习《组织与管理研究的实证方法(第2版)》,对管理研究中涉及的方法进行了介绍,例如实验室研究,二手数据的研究,实地研究等,这对方法论的整体和系统认识还是比... 查看详情

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《机器学习基础教程》中文pdf+英文pdf

...6vxlhYPgE9CcZqCA更多资料分享:http://blog.51cto.com/3215120《机器学习基础教程》中文PDF+英文PDF中文PDF,带目录和书签;英文PDF,文字可以复制粘贴;两版可以对比学习。本书是一本机器学习入门教程,包含了数学和统计学的核心技术... 查看详情