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