作者:
Sebastian Raschka
出版社: Packt Publishing - ebooks Account
出版年: 2015-9
页数: 454
定价: USD 44.99
装帧: Paperback
ISBN: 9781783555130
出版社: Packt Publishing - ebooks Account
出版年: 2015-9
页数: 454
定价: USD 44.99
装帧: Paperback
ISBN: 9781783555130
内容简介 · · · · · ·
About This Book
Leverage Python' s most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization
Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms
Ask – and answer – tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets
Who This Book Is For
If you wan...
喜欢读"Python Machine Learning"的人也喜欢 · · · · · ·
Python Machine Learning的书评 · · · · · · ( 全部 14 条 )
tinylambda
刚刚读了几十页，感觉非常不错
但是是有前提的： 1. 基础的线性代数知识需要大家温故知新一下； 2. 对于python中的numpy和pandas的一些基本操作需要熟悉； 3. 抽象能力，最好能把代数方程在大脑里映射出一个几何图形（最多三维）； 只要有了以上的前提，读这本书还是挺靠谱的。
(展开)
Demons
机械工业出版社2021版
内容更丰富、工具更新
相比第二版多了如下内容： ------------------- 第17章介绍一种常用的神经网络对抗训练机制，可用于生成逼真的新图像。该章首先简要地介绍自动编码器，这是一种可用于数据压缩的特定类型的神经网络体系结构。然后展示如何将自动编码器的解码器部分与第二个神经网络相结合，以区...
(展开)
金
机械工业出版社2017版
第三版19年下半年就出来了
工作需要，考虑到Tensorflow更新到2.0，最近买了第三版。结果公司用的Pytorch平台，开始以为是坏事，毕竟又要学一个模块，结果却发现是个宝藏，这完全就是升级版的Numpy，比Tensorflow好用多了。这套书从第二版开始细看的，相比于那本法国人写的高分壁虎书，我觉得自己还是习惯...
(展开)
文燦
机械工业出版社2023版
从原理到实战的较全面介绍
本书对机器学习介绍较全面，深入浅出，适合作为初学者入门读物和相关工作者的参考书。 书中公式较少。遇到公式跳过也无妨。其中图例和实例代码，需要结合文本描述，反复阅读。 但可能因受篇幅所限，很多深层原理解释偏简略。特别是深度学习部分。所以建议阅读后半部分之前，先...
(展开)
多来me发
机械工业出版社2023版
PyTorch版很有吸引力
这本PyTorch版应该也算作是《Python机器学习》这本第3版吧，只不过用的是PyTorch框架。PyTorch版大部分内容与第3版TensorFlow版差不多，删除原来“Web应用中嵌入机器学习模型”这章，这章可以找TensorFlow的第3版相关内容看下。新增加了“transformer：利用注意力机制改善自然...
(展开)
克莱因蓝
机械工业出版社2023版
《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》书评
是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握基本的机器学习算法，以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。 在阅读本书的过程中，我深深感受到了作者的严谨和深入，每一个案例都非常详细，既有理论基础又有实际应用...
(展开)
> 更多书评 14篇
论坛 · · · · · ·
| 本书资源、讨论、更正等 | 来自Lucas | 1 回应 | 2017-09-25 14:52:35 |
这本书的其他版本 · · · · · · ( 全部9 )
以下书单推荐 · · · · · · ( 全部 )
- 深度学习与人工智能 (lyb)
- Python (fountainer)
- T (dhcn)
- AI&ML&DS (石浥子)
- Machine Learning for Beginners (Reed)
谁读这本书? · · · · · ·
二手市场
· · · · · ·
- 在豆瓣转让 有276人想读，手里有一本闲着?
订阅关于Python Machine Learning的评论:
feed: rss 2.0
4 有用 andy wang 2016-10-15 23:41:10
说实话这书没有想象中的好，它的定位是cookbook，对于ML的原理是有些阐述的，但是讲的不深，好多地方就是列出一个公式，让我这种数学渣看起来比较费劲，需要不断的查各种资料，对于400多页的书，也就能写到这种程度了。 还有本书的typo是比较多的。 本书的例子还好，ML的各方面都有涉及，对于入门是合适的。 看完本书我觉得应该读一些理论方面的书，然后可以再速刷一遍，锻炼动手能力。 最后两章还没读完，... 说实话这书没有想象中的好，它的定位是cookbook，对于ML的原理是有些阐述的，但是讲的不深，好多地方就是列出一个公式，让我这种数学渣看起来比较费劲，需要不断的查各种资料，对于400多页的书，也就能写到这种程度了。 还有本书的typo是比较多的。 本书的例子还好，ML的各方面都有涉及，对于入门是合适的。 看完本书我觉得应该读一些理论方面的书，然后可以再速刷一遍，锻炼动手能力。 最后两章还没读完，Deep Learning不好懂啊！ (展开)
1 有用 杜_子虚 2017-07-03 09:41:13
最好的一点是书中所用的scikit library是公开的，可以边看边操作。作为一本cookbook，基本没有深究技术理论，对于新手来说十分容易入口。出版于2013年，书中某些code在py2.7里已经不适用(另少量typo)，建议cross reference官方manual。
0 有用 不困 2019-02-13 19:37:54
很不错的cookbook
0 有用 Autoz 2019-11-08 12:07:22
错误很多，直接上GitHub上找到勘误和代码，改正后很舒畅，非常入门和实用
0 有用 流年闲草 2015-12-29 11:53:48
工程化相关章节蛮不错的，推荐～