1. 《Python機器學習經典實例》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
《Python機器學習經典實例》([美]PrateekJoshi)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:Python機器學習經典實例
作者:[美] Prateek Joshi
出版社:人民郵電出版社
譯者:陶俊傑/陳小莉
出版年:2017-8
頁數:264
內容簡介
在如今這個處處以數據驅動的世界中,機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域,如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識,然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法,例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路,等等。本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀,不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。
作者簡介
Prateek Joshi人工智慧專家,重點關注基於內容的分析和深度學習,曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。
2. 《機器學習實戰》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《機器學習實戰》(Peter Harrington)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:機器學習實戰
作者:Peter Harrington
譯者:李銳
豆瓣評分:8.1
出版社:人民郵電出版社
出版年份:2013-6
頁數:332
內容簡介:
機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向,在現今的大數據時代背景下,捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式,成為各行業求生存、謀發展的決定性手段,這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
本書第一部分主要介紹機器學習基礎,以及如何利用演算法進行分類,並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法,如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹(CART)演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法:k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。
全書通過精心編排的實例,切入日常工作任務,摒棄學術化語言,利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據,進行數據分析及可視化。通過各種實例,讀者可從中學會機器學習的核心演算法,並能將其運用於一些策略性任務中,如分類、預測、推薦。另外,還可用它們來實現一些更高級的功能,如匯總和簡化等。
作者簡介:
Peter Harrington
擁有電氣工程學士和碩士學位,他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利,在三種學術期刊上發表過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學家,在加入該公司之前,他曾擔任2年的機器學習軟體顧問。Peter在業余時間還參加編程競賽和建造3D列印機。
3. 《Python機器學習預測分析核心演算法Python語言編程教程書籍》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《Python機器學習》([美] Michael Bowles)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:Python機器學習
作者:[美] Michael Bowles
譯者:沙嬴
豆瓣評分:6.4
出版社:人民郵電出版社
出版年份:2016-12
頁數:320
內容簡介:
在學習和研究機器學習的時候,面臨令人眼花繚亂的演算法,機器學習新手往往會不知
所措。本書從演算法和Python 語言實現的角度,幫助讀者認識機器學習。
書專注於兩類核心的「演算法族」,即懲罰線性回歸和集成方法,並通過代碼實例來
展示所討論的演算法的使用原則。全書共分為7 章,詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。
本書主要針對想提高機器學習技能的Python 開發人員,幫助他們解決某一特定的項
目或是提升相關的技能。
作者簡介:
Michael Bowles 在矽谷黑客道場教授機器學習,提供機器學習項目咨詢,同時參與了多家創業公司,涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後,創建並運營了兩家矽谷創業公司,這兩家公司都已成功上市。他在黑客道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。
4. 《Python機器學習實踐指南》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源
《Python機器學習實踐指南》(庫姆斯 (Alexander T.Combs))電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:Python機器學習實踐指南
作者:庫姆斯 (Alexander T.Combs)
譯者:黃申
豆瓣評分:7.0
出版社:人民郵電出版社
出版年份:2017-5-1
頁數:251
內容簡介:
機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域,同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域,通過利用兩種核心的機器學習演算法來將Python 語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。
全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統,剩餘9 章介紹了眾多與機器學習相關的演算法,包括各類分類演算法、數據可視化技術、推薦引擎等,主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。
本書適合Python 程序員、數據分析人員、對演算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。
作者簡介:
Alexander T. Combs 是一位經驗豐富的數據科學家、策略師和開發人員。他有金融數據抽取、自然語言處理和生成,以及定量和統計建模的背景。他目前是紐約沉浸式數據科學項目的一名全職資深講師。
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《Python機器學習演算法》(趙志勇)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:Python機器學習演算法
作者:趙志勇
豆瓣評分:6.6
出版社:電子工業出版社
出版年份:2017-7
頁數:364
內容簡介:
《Python機器學習演算法》是一本機器學習入門讀物,注重理論與實踐的結合。全書主要包括6個部分,每個部分均以典型的機器學習演算法為例,從演算法原理出發,由淺入深,詳細介紹演算法的理論,並配合目前流行的Python語言,從零開始,實現每一個演算法,以加強對機器學習演算法理論的理解、增強實際的演算法實踐能力,最終達到熟練掌握每一個演算法的目的。與其他機器學習類圖書相比,《Python機器學習演算法》同時包含演算法理論的介紹和演算法的實踐,以理論支撐實踐,同時,又將復雜、枯燥的理論用簡單易懂的形式表達出來,促進對理論的理解。
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《白話機器學習演算法》([新加坡] 黃莉婷)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:白話機器學習演算法
作者:[新加坡] 黃莉婷
譯者:武傳海
豆瓣評分:6.8
出版社:人民郵電出版社
出版年份:2019-2
頁數:128
內容簡介:
與使用數學語言或計算機編程語言講解演算法的書不同,本書另闢蹊徑,用通俗易懂的人類語言以及大量有趣的示例和插圖講解10多種前沿的機器學習演算法。內容涵蓋k均值聚類、主成分分析、關聯規則、社會網路分析等無監督學習演算法,以及回歸分析、k最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網路等監督學習演算法,並概述強化學習演算法的思想。任何對機器學習和數據科學懷有好奇心的人都可以通過本書構建知識體系。
作者簡介:
黃莉婷(Annalyn Ng),高級數據分析師,劍橋大學心理測量中心碩士,曾受邀在迪士尼研究中心研究客戶行為科學,並通過數據挖掘技術幫助三星和雅虎等公司制定營銷和人員招聘等方面的策略。
蘇川集(Kenneth Soo),斯坦福大學統計學碩士,華威大學高材生,曾從事網路隨機故障下應用程序的雙目標穩健優化研究,善於用通俗的語言介紹數據科學。