《Python機器學習第2版》+PDF中文 +PDF英文 +代碼 +Sebastian
學習數(shù)據(jù)科學的初學者袁翁，想進一步拓展對數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的認知柴底，推薦學習《Python機器學習(第二版)》×皇ぃ《Python機器學習(第二版)》將機器學習背后的基本理論與應(yīng)用實踐聯(lián)系起來柄驻，聚焦于如何正確地提出問題、解決問題焙压，能幫助了解如何使用Python解決數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵問題鸿脓。
《Python機器學習(第2版)》介紹如何用Python和基于Python的機器學習軟件庫進行實踐，對機器學習概念的必要細節(jié)進行討論涯曲，同時對機器學習算法的工作原理野哭、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋，是Python機器學習入門必讀之作幻件。
學習參考：
《Python機器學習(第2版)》中文PDF拨黔，706頁，帶書簽?zāi)夸洶廖洌淖挚梢詮椭啤?/p>
《Python機器學習(第2版)》英文PDF蓉驹，850頁城榛，帶書簽?zāi)夸洠淖挚梢詮椭啤?/p>
配套源代碼态兴。作者: 塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)狠持；譯者: 陳斌
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1DHm2WfOP73PNgbzyvKfNMA
提取碼：66up
學習內(nèi)容：探索并理解數(shù)據(jù)科學、機器學習與深度學習的主要框架瞻润；通過機器學習模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)提出新的疑問喘垂；在機器學習中使用新的Python開源庫的強大功能；掌握如何使用TensorFlow庫來實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)绍撞；
在可訪問的Web應(yīng)用中嵌入機器學習模型正勒；使用回歸分析預(yù)測連續(xù)目標的結(jié)果；使用聚類發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式與結(jié)構(gòu)傻铣；使用深度學習技術(shù)分析圖片章贞；使用情感分析深入研究文本與社交媒體數(shù)據(jù)。
第2版進行了大量更新和擴展非洲，納入最近的開源技術(shù)鸭限，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow两踏，提供了使用Python構(gòu)建高效的機器學習與深度學習應(yīng)用的必要知識與技術(shù)败京。
學習內(nèi)容：
探索并理解數(shù)據(jù)科學、機器學習與深度學習的主要框架梦染；
通過機器學習模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)提出新的疑問赡麦；
在機器學習中使用新的Python開源庫的強大功能；
使用回歸分析預(yù)測連續(xù)目標的結(jié)果帕识；
使用深度學習技術(shù)分析圖片泛粹；
使用情感分析深入研究文本與社交媒體數(shù)據(jù)。
另推薦機器學習入門書《Python機器學習基礎(chǔ)教程》是由scikit-learn庫核心貢獻者所寫渡冻，介紹了很多經(jīng)典機器學習算法戚扳。
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1UeWXaVxHUnX8wX0jYEWYYA
提取碼：txz7
主要內(nèi)容包括：機器學習的基本概念及其應(yīng)用；實踐中最常用的機器學習算法以及這些算法的優(yōu)缺點族吻；在機器學習中待處理數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式的重要性，以及應(yīng)重點關(guān)注數(shù)據(jù)的哪些方面珠增；模型評估和調(diào)參的高級方法超歌，重點講解交叉驗證和網(wǎng)格搜索；管道的概念蒂教；如何將前面各章的方法應(yīng)用到文本數(shù)據(jù)上巍举，還介紹了一些文本特有的處理方法。
