Python机器学习
图书信息
书名：Python机器学习作者：赵涓涓,强彦
包装：平装
开本：16
页数：230页
出版社：机械工业出版社
出版时间：2019-7-1
图书简介
本书是机器学习领域入门者以及想要深入学习相关算法的人员的绝佳阅读材料。书中首先介绍了机器学习的基础概念，马上进入Python语言和数据科学的介绍，另外还介绍了Python中常用的第三方库，如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib和Scikit-learn等。然后的章节从案例的方式出发，一一介绍了机器学习中主流算法的原理、流程图、详细设计步骤、实例、应用以及改进与优化等环节。其中包括线性回归算法、逻辑回归算法、K近邻算法、PCA降维算法、k-means算法、支持向量机算法、AdaBoost算法、决策树算法、高斯混合模型算法、随机森林算法、朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫模型算法、BP神经网络算法、卷积神经网络算法、递归神经网络算法。通过本书的学习，读者可以初步掌握机器学习的原理和Python语言的实现技术，可以将所学到的知识应用到机器学习的各个领域，达到解决实际问题、提升竞争力的目的。
推荐理由
如果你正在寻找一本以Python为基础语言的机器学习入门教材，那么这本书绝对是一个不错的选择。学习本书可以快速掌握Python语言和机器学习的基础知识，全面了解目前主流算法的原理、应用和改进，以及如何有效地应用这些算法解决实际问题。本书让初学者轻松掌握机器学习的关键技能，同时也能有助于进一步深入研究这个领域。