自学python推荐书籍同时找哪些来实践-机器学习：Python实践 PDF 原书完整版
给大家带来的一篇关于人工智能相关的电子书资源，介绍了关于机器学习、Python实践方面的内容，本书是由电子工业出版社出版，格式为PDF，资源大小124.7 MB，魏贞原编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.3。
内容介绍
机器学习：Python实践
读者评价
基于python3，和scikit learn框架，讲述了用python进行机器学习项目的解决方法，特别好。但是对于机器学习的理论，讲述非常浅，但是易于上手
讲得很浅，基本上就是过了一下流程，但是每个都没有深入，也只适合刚入门的看一下流程，有个基本概念。
代码可以直接上手，入门看不错
首先肯定优点，这本书简单易学，可操作性强，上手就能用，内容组织条理清晰，把分类回归问题的一般化流程写的很明确，适合初学者。
再说说不足，首先，内容上完全没有涉及到除分类回归外的其他内容（最后附录中提到了一个Kmean的聚类），机器学习可不止有这两大方面，其次，很多地方并没有解释的很清楚，特别是参数，只是让这样做，却没有提到为什么要这样。
总体而言，可提升性还是很高的，期待作者的下一本书。
内容介绍
《机器学习——Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。
不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。
《机器学习——Python实践》非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。
目录
第一部分 初始
1 初识机器学习 2
2 Python 机器学习的生态圈 7
3 第一个机器学习项目 13
4 Python 和 SciPy 速成 25
第二部分 数据理解
5 数据导入 44
6 数据理解 48
7 数据可视化 55
第三部分 数据准备
8 数据预处理 64
9 数据特征选定 71
第四部分 选择模型
10 评估算法 78
11 算法评估矩阵 85
12 审查分类算法 97
13 审查回归算法 106
14 算法比较 115
15 自动流程 119
第五部分 优化模型
16 集成算法 124
17 算法调参 133
第六部分 结果部署
18 持久化加载模型 138
第七部分 项目实践
19 预测模型项目模板 144
20 回归项目实例 150
21 二分类实例 170
22 文本分类实例 192
学习笔记
Python3 循环语句(for、while、break、range等)
本章节将为大家介绍Python循环语句的使用。 Python中的循环语句有 for 和 while。 Python循环语句的控制结构图如下所示： while 循环 Python中while语句的一般形式： while 判断条件： 语句 同样需要注意冒号和缩进。另外，在Python中没有do..while循环。 以下实例使用了 while 来计算 1 到 100 的总和 ： #!/usr/bin/env python3 n = 100 sum = 0counter = 1while counter = n: sum = sum + counter counter += 1 print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum)) 执行结果如下： 1 到 100 之和为: 5050 无限循环 我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，实例如下： #!/usr/bin/python3 var = 1while var == 1 : # 表达式永远为 true num = int(input("输入一个数字 :")) print ("你……
Python、PyCharm安装及使用方法（Mac版）详解
上周跟朋友喝咖啡时聊起我想学Python，她恰好也有这个打算，顺便推荐了一本书《编程小白的第1本Python入门书》，我推送到Kindle后，随手翻看了下，用语平实，简洁易懂。 之前在R语言和Python中做选择时，网上看了些别人对这两种语言的评价，也问了一些公司在使用哪种语言，后来还是决定，哪种语言有我喜欢的教材就选哪种，这样会在初始学习时多很多积极性和成就感。 这里对于Python的具体介绍就不做赘述，它的使用对象主要有： 数据分析师、网站后端程序员、游戏开发者、自动化测试、自动化运维等 。可以用爬虫爬取并处理信息、开发网站、包装其他语言等。 我用的是Mac，所以主要会讲 Mac版的……
Python生成器generator用法示例
本文实例分析了Python生成器generator用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 生成器generator本质是一个函数，它记住上一次在函数体中的位置，在生成器函数下一次调用，会自动找到该位置，局部变量都保持不变 l = [x * 2 for x in range(10)] # 列表生成式g = (x * 2 for x in range(10))print(l,g) # l打印的是一个列表，g则是一个generator的内存地址 一次性打印获取generator的所有元素: for index in g: print(index) 逐步获取generator的元素: print(g.__next__()) # 0print(g.__next__()) # 2print(g.__next__()) # 4print(g.__next__()) # 6print(g.__next__()) # 8 yield关键字 通常我们做一个打印0-50的数时，会定义一个函数，只要调用这个函数，它就会自定打印0-50的数……
Python进阶篇之字典操作总结
一、与字典值有关的计算 问题 想对字典的值进行相关计算，例如找出字典里对应值最大（最小）的项。 解决方案一： 假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项，可以这样做： d = {'a':3, 'b':2, 'c':6} min(zip(d.values(), d.keys()))(2, 'b') 值得注意的是 d.values() 获取字典的全部值， d.keys() 获取字典的全部键，而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values() , d.keys()) 实质上生成的是一个 (value, key) 的序列。min 函数通过比较序列中的元组 (value, key) 找出其最小值。 解决方案二： 除了使用 zip(d.values() , d.keys()) 外，还可以使用 dict.items() 方法和生成器推导式来生成 (value, key) 序列，从而传递给 mi……
以上就是本次介绍的人工智能电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。
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