每周一书《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路 pdf》分享
全书内容分为入门篇、基础篇、进阶篇和实践篇四部分。入门篇介绍核心概念及在Windows、macOS、Ubuntu系统上配置编程环境;基础篇涵盖Python 3编程、pandas数据分析及使用Scikit-learn解决单机机器学习问题;进阶篇介绍使用PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle搭建深度学习网络框架,以及基于PySpark的ML库完成分布式机器学习任务;实践篇则利用所学知识帮助读者参与Kaggle竞赛实战,并介绍使用Git在Gitee、GitHub平台上维护和管理代码。全书以Python编程为基础,通过Kaggle竞赛平台的泰坦尼克号生存预测、IMDB影评分析等实战案例,演示数据预处理、模型训练与评估全流程。
本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
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