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2.Python机器学习经典实例 PDF 超清中文版

Python机器学习经典实例电子书封面 读者评价 很多代码，但是重复的太多了。比如用逻辑回归写了个代码，预处理部分写了函数，然后从sklearn调用Logistic_regression，然后fit,predict,然后到svm部分呢，预处理部分写了个代码，然后又调用sklearn svm.fit ,predict,问题是预处理部分的代码都很类似。没必要每个例子都重复一遍的。不够简洁，也许这就是cookbook的特点吧 本书（《Python 机器学习经典实例》）的标题经典实例让我非常感兴趣。一直认为学习任何新事物，先上手实现简单的demo，再分析这个demo做了什么，怎么做，才能更快的学习。如果是在初始阶段就大量的学习理论，只会对要学习的东西感到痛苦，这个有什么用啊？或者虽然每个字都能看懂，但放一起就不知道在说什么了。幸运的是本书就同书名一样，上手就是实例，也穿插了必要的专有名词解释，总体来说还是能够跟得上进度。并且给出了所使用的数据，能够和书中得到相同的结果，这一反馈更能够增强学习的意愿与兴趣。但是另一方面，只给出结果，而没有原因，在一定程度上只是学会了书里面的知识，而无法从虚拟的例子映射到实际的现实问题。但鱼和熊掌不可得兼，专注做好一件事，对于机器学习的通俗解释，可以从另一本书中找到答案（还没找到这本书）。专业评价 用火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。 - 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题 - 使用预测建模并将其应用到实际问题中 - 了解如何使用无监督学习来执行市场细分 - 探索数据可视化技术以多种方式与数据进行交互 - 了解如何构建推荐引擎 - 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它 - 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音 内容简介 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。作者介绍 Prateek Joshi 人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。译者简介：陶俊杰 长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。陈小莉 长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。

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