很多想学机器学习的朋友,一上来就啃复杂公式,越学越焦虑。这本O'Reilly经典入门书,非常适合新手平滑入门机器学习。
全书以 scikit-learn 为主线,弱化艰深数学公式,侧重实战落地。
• 开篇讲解机器学习核心基础概念、数据集处理、数据预处理、模型评估方法
• 讲解主流经典算法:K近邻、线性模型、决策树、随机森林、梯度提升、SVM、朴素贝叶斯等常用模型
• 配套完整Python代码,演示模型训练、调参、验证、防止过拟合的实操方法
• 包含特征工程、文本处理、管道流水线、模型保存部署等实用内容
• 最后铺垫神经网络基础,衔接后续深度学习学习路线
全书兼顾原理理解与代码实操,一步一步搭建机器学习应用,适合有基础Python语法、想转行AI、做数据分析、在校计算机专业同学。先吃透scikit-learn传统机器学习,再学深度学习会顺畅很多
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