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内容简介:
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
书籍目录:
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作者介绍:
Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成,以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职zi深讲师。
出版社信息:
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其它内容:
编辑推荐
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域,如机器人、医学、零售和出版等,都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂,简洁明了的方式,教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目,本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术,包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践,你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票,以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。
书摘插图
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书籍介绍
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:6分
使用便利性:9分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:3分
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安全性:6分
稳定性:6分
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一般般,只能说收费的比免费的强不少。
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推荐,啥格式都有
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听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
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差评。这个是收费的
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还不错啊,挺好
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下载速度还可以
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中评,比上不足比下有余
- 网友 印***文:
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 游***钰:
用了才知道好用,推荐!太好用了
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:5分
主题深度:8分
文字风格:4分
语言运用:6分
文笔流畅:4分
思想传递:9分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:6分
结构布局:8分
新颖与独特:9分
情感共鸣:9分
引人入胜:7分
现实相关:6分
沉浸感:3分
事实准确性:5分
文化贡献:4分