1、Java机器学习 PDF 超清中文版
Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而体的问题又致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与经网络详解及编程实现》在绝多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计库来行代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与经网络详解及编程实现》会在适的时候应用scikit-learn这个成熟的三方库中的模型。《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与经网络详解及编程实现》适用于想了解传统机器学习的和从业者,想知道如何高效实现机器的的程序员,以及想了解机器学习的能如何行应用的职员、经理等。
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