机器学习(Python实践) 地址 caj 百度云 pdb pdf kindle txt 下载

魏贞原著的这本《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，是一本 好的机器学习入门和实践的书籍。

不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用scikit-learn作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。本书 适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。

部分 初始

1 初识机器学习

1.1 学习机器学习的误区

1.2 什么是机器学习

1.3 Python 中的机器学习

1.4 学习机器学习的原则

1.5 学习机器学习的技巧

1.6 这本书不涵盖以下内容

1.7 代码说明

1.8 总结

2 Python 机器学习的生态圈

2.1 Python

2.2 SciPy

2.3 scikit-learn

2.4 环境安装

2.5 总结

3 个机器学习项目

3.1 机器学习中的 Hello World 项目

3.2 导入数据

3.3 概述数据

3.4 数据可视化

3.5 评估算法

3.6 实施预测

3.7 总结

4 Python 和 SciPy 速成

4.1 Python 速成

4.2 NumPy 速成

4.3 Matplotlib 速成

4.4 Pandas 速成

4.5 总结

……

第二部分 数据理解

第三部分 数据准备

第四部分 选择模型

第五部分 优化模型

第六部分 结果部署

第七部分 项目实践

附录A

魏贞原，IBM 项目经理，主要负责银行客户的复杂系统开发。同时是IBMCIC量子计算COE团队的Python领域专家（Subject Matter Expert），负责量子计算应用的探索工作，对机器学习和深度学习有深入的研究，精通于运用机器学习来解决数据科学的问题。并运营“知之Python”公众号，定期分享Python在机器学习和深度学习中的实践知识。

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