机器学习实战pdf

❶ 机器学习，数据挖掘的书有哪些

说到数据分析，人们往往会下意识地联想到另一个耳熟能详的名词：数据挖掘。那么，到底什么是数据挖掘呢？顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

· 更难能可贵的是，随书还附带了一批可运行的神经网络实例。试试亲自上手改改代码吧，相信你会有意外的收获。

❷ 请问有没有纯小白入门机器学习的书籍

1.机器学习
首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。这本书对理论的讲解并没有很深入，但是通过举例子可以让人很容易理解每一个算法。
第二本是推荐李航的统计学习方法，推荐指数五颗星，真香指数满天星。这本书对机器学习原理的解释、公式的推导非常非常详尽，相信看完这本书，不会再说机器学习是玄学了。目前已经出了第二版。第二版要比第一版厚一些。使用这本书强烈建议里面的公式动手在白纸上推一推！
第三本推荐的是机器学习实战，通过上面两本书学习了概念、原理、公式推导，接下来可以实战一下。这本书作为机器学习实战的入门书再合适不过。 里面的代码跟着敲，不敲没效果哦。

❸ 用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐倾向实用性

机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。（环境：CentOS 7)

1, 两个重要的包
NumPy 和 SciPy。主要是处理数值运算，矩阵操作等。
注:Sci是Science的缩写。
官网介绍了安装方法，可以手动安装，也可以使用yum。（numpy 和 scipy 在默认的软件源有提供）
需要说明的是，scipy是依赖numpy的，如果你手动安装，要先安装numpy。当然，如果使用yum，它会自动处理依赖关系。
注：可以使用 yum info *** 查看是否在软件源提供该软件。如

2, 2D绘图: Matplotlib
这在yum里面也可以获取，

?

1

sudo yum install python-matplotlib

如果以交互的方式使用matplotlib,最好使用ipython.(虽然在python shell下也能执行）

因为绘图是个相对消耗大的操作，python会在所有操作结束后才改变图。而ipython能做到实时改变。你也可以网络matplotlib和matlab的渊源。

3，为了更好的交互，使用 ipython
在centos 7默认的软件源里面是没有ipython。你可以到github上下载最新稳定版的源码，手动安装（解压后 sudo python setup.py install ）。当然，如果你已经安装了pip，就可以直接安装：

?

1

<span style="font-size:18px;">sudo pip install ipython</span>

下面，给出一个绘图的例子。
终端输入 ipython

输入 %pylab<㖞�"/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"/uploadfile/Collfiles/20141011/20141011084530390.png" alt="\">

输入，

?

1
2
3

In [2]: x = randn(10000)

In [3]: hist(x,100)

(注:是不是和matlab很像?)
输出，

这是使用python进行“机器学习”最基础的几个软件，随着之后学习深入，我们再具体介绍。

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《机器学习实战》（Peter Harrington）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接: https://pan..com/s/1ke7QRiPnfeD1gmU_QK-kXg

书名：机器学习实战

作者：Peter Harrington

译者：李锐

豆瓣评分：8.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-6

页数：332

内容简介：

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

作者简介：

Peter Harrington

拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

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《机器学习与优化》（[意] 罗伯托·巴蒂蒂）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：https://pan..com/s/1rzZhHBzXeHLg_xcXOGKKkA

书名：机器学习与优化

作者：[意] 罗伯托·巴蒂蒂

译者：王彧弋

豆瓣评分：8.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-5

页数：272

内容简介：

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

作者简介：

【作者简介】

罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）

人工智能领域先驱，IEEE会士。因在无功搜索优化（RSO）方向做出了开创性的工作而名震学界。 目前为意大利特伦托大学教授，同时担任特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）主任。

毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）

意大利特伦托大学助理教授，LION研究团队成员。

【译者简介】

王彧弋

博士，现于瑞士苏黎世联邦理工学院从事研究工作，主要研究方向为理论计算机科学与机器学习。

❻ 谁能提供《python入门经典:以解决计算问题为导向》《机器学习实战》这两本书的pdf，小弟不胜感激

目前没有PDF，我这两本都有，是值得购买的好书～第一本入门，一本算是机器学习领域中文书python解释目前最好的～

❼ 我现在在看《机器学习实战》这本书，关于分类的算法，我现在看过了KNN和决策树分类的算法，这两种方法

主要是矩阵方面的，那些知识 看到的时候 再学一下就行