内容简介 · · · · · ·
本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。
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Python机器学习及实践的话题 · · · · · · ( 全部 条 )
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无论是一部作品、一个人，还是一件事，都往往可以衍生出许多不同的话题。将这些话题细分出来，分别进行讨论，会有更多收获。
Python机器学习及实践的书评 · · · · · · ( 全部 2 条 )
Bing
用Python做Kaggle机器学习项目的入门介绍
本书的三个关键词，python，机器学习和kaggle都是极其热门的，而且应该是市面上介绍kaggle的首批出版书籍。本书有数位牛人写推荐语，作者写书的态度也是认真的。但是对于入门python，入门机器学习都不太适合，市面上有更好的书籍可以选择。对于入门“如何用python做kaggle上的...
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订阅关于Python机器学习及实践的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 pacificLee 2017-12-23
适合skl,pandas入门
0 有用 Bing 2018-04-06
本书的三个关键词，python，机器学习和kaggle都是极其热门的，而且应该是市面上介绍kaggle的首批出版书籍。本书有数位牛人写推荐语，作者写书的态度也是认真的，但是对于入门python，入门机器学习都不太适合，市面上有更好的书籍。对于入门“如何用python做kaggle上的一些入门机器学习项目“，作者做了积极和值得肯定的努力。
1 有用 荞麦馒头 2017-06-11
很多东西是scikit learn官网上的介绍东西，翻翻就好
0 有用 Monkey.D.ZS 2017-01-23
Kaggle入门书，适合学过机器学习但是没怎么动手实践的人。
0 有用 Deserts-X 2018-01-20
内容很浅显，入门可看。用各种经典算法在几个经典数据集上看效果，比较规整。
0 有用 henry 2018-07-18
本书更侧重实践，对于之前没接触过机器学习的人来说，并不容易理解。
0 有用 花有重开时 2018-07-03
有些代码还是很好的
0 有用 脑壳疼 2018-05-17
基础
1 有用 mack_douban 2018-04-28
理论实战相结合，学完可以试着参加 kaggle比赛了。推荐门入学习，虽然很多代码是网络上开源的，但很适合初学者读读
0 有用 Dylana 2018-04-19
三四章读后有点用