Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标

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    • 出版社: 电子工业出版社
    • ISBN:9787121308949
    • 版次:1
    • 商品编码:12049023
    • 包装:平装
    • 丛书名: 数据科学家成长之路
    • 开本:16开
    • 出版时间:2017-02-01
    • 用纸:胶版纸
    • 页数:452
    • 正文语种:中文
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      购买日期
      2017-07-16
      使用心得:书还是不错的,讲的比较基础,但是可以作为入门,作为prthon机器学习包的api接口学习;very good,比较值得推荐
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      购买日期
      2017-05-09
      使用心得:需要就买了,没等图书满减活动,感觉不怎么合适啊,不过书还是好书,就是买贵了。
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      购买日期
      2017-06-19
      使用心得:抱歉这么久才评价,书非常不错,内容很详细易懂,代码很全,适合新手入门。
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      购买日期
      2017-08-01
      使用心得:很实用的好书,很接地气哈哈。
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      购买日期
      2017-06-18
      使用心得:书不错,主要是优惠太大,根本忍不住,囤啊囤
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      购买日期
      2017-06-07
      使用心得:这本书主要分析了python的算法,对于拍摄。学习者无论是入门还是初入门而言,都有着非常好的指导意义。
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      购买日期
      2017-05-07
      数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第11~12章),讲述机器学习工程中的实际技术,包括数据预处理,模型评估、选择与验证等。第四篇:kaggle实战篇(第13章),讲述一个kaggle竞赛题目的实战。本书内容丰富、深入浅出,算法与代码齐头并进,无论你是新手还是有经验的读者,都能快速学到你想要的。本书可供为高等院校计算机、金融、数学、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。2017-05-07 03:49:21
      使用心得:数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第11~12章),讲述机器学习工程中的实际技术,包括数据预处理,模型评估、选择与验证等。第四篇:kaggle实战篇(第13章),讲述一个kaggle竞赛题目的实战。本书内容丰富、深入浅出,算法与代码齐头并进,无论你是新手还是有经验的读者,都能快速学到你想要的。本书可供为高等院校计算机、金融、数学、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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      购买日期
      2017-05-13
      使用心得:清华擅长数学的学霸的笔记,不错,公式,数学符号记得很明白,都有说明
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      购买日期
      2017-07-12
      使用心得:书很好,值得学习的东西很多,学习计算机编程的看这个很好
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      购买日期
      2017-05-06
      使用心得:大数据的入门教程,爽
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