Python机器学习第三版学习资料汇总 - 应用机器学习与深度学习的实用指南

Ray

Python机器学习第三版学习资料汇总

Python机器学习第三版是一本广受欢迎的机器学习入门与进阶书籍,由Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili撰写。本文整理了该书的相关学习资源,帮助读者更好地学习和掌握书中的内容。

📚 书籍基本信息

  • 书名:Python Machine Learning, 3rd Ed.
  • 作者:Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
  • 出版社:Packt Publishing
  • 出版日期:2019年12月12日
  • 页数:770页
  • ISBN-13:978-1789955750

Python机器学习第三版封面

💻 代码仓库

本书的官方代码仓库托管在GitHub上:

https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition

该仓库包含了书中所有章节的代码示例,以Jupyter Notebook的形式呈现。读者可以克隆或下载仓库,在本地运行和修改这些代码。

📖 章节目录

  1. 机器学习 - 赋予计算机从数据中学习的能力
  2. 训练分类算法
  3. 使用Scikit-Learn进行机器学习分类器之旅
  4. 构建良好的训练集 – 数据预处理
  5. 通过降维压缩数据
  6. 学习模型评估和超参数调优的最佳实践
  7. 集成学习
  8. 将机器学习应用于情感分析
  9. 将机器学习模型嵌入网络应用程序
  10. 使用回归分析预测连续目标变量
  11. 使用无监督学习处理未标记数据
  12. 从头实现多层人工神经网络
  13. 使用TensorFlow并行化神经网络训练
  14. 深入了解:TensorFlow的内部机制
  15. 使用深度卷积神经网络分类图像
  16. 使用循环神经网络建模序列数据
  17. 使用生成对抗网络合成新数据
  18. 在复杂环境中进行强化学习决策

🔗 相关链接

🔧 环境配置

在开始学习之前,请先按照第一章的README文件中的说明配置好Python环境和相关依赖库。

📝 练习与勘误

  • 书中每章后附有练习题,可以帮助巩固所学知识。
  • 官方仓库的exercises目录提供了部分练习的参考答案。
  • errata目录列出了已知的勘误,阅读时可以参考。

🌟 总结

Python机器学习第三版涵盖了从基础算法到深度学习的广泛内容,是一本非常实用的机器学习教程。通过本文整理的学习资料,相信读者可以更高效地学习和实践书中的知识,在机器学习的道路上不断进步。祝学习愉快!

avatar
0
0
0
最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号