python机器学习 pdf,从入门到通晓

AI 2024-12-24 4

1. 《Python机器学习根底教程》这本书供给了官方中文版和英文版PDF，并配有源代码。内容涵盖了机器学习的基本概念、常用算法、穿插验证、网格查找、管道概念以及文本数据处理办法。你能够经过以下链接拜访和下载：

2. 《浅显易懂Python机器学习》这本书由清华大学出书社出书，合适有必定程序设计语言和算法根底的读者。书中涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等内容，并供给了有用的代码和事例。你能够经过以下链接拜访和下载：

3. 《Python机器学习根底教程》电子书这本书供给了14MB的PDF电子书下载，涵盖了机器学习的基本概念、常用算法、数据处理、模型评价和文本处理等内容。你能够经过以下链接拜访和下载：

4. 《浅显易懂Python机器学习》资源下载该资源供给了一个名为“浅显易懂Python机器学习.pdf”的文件下载，涵盖了机器学习的中心概念、算法原理以及实践使用事例。一切代码示例均经过验证，能够直接运转。你能够经过以下链接拜访和下载：

5. 《Python机器学习》第二版这本书介绍了如何用Python和根据Python的机器学习软件库进行实践，供给了机器学习概念、算法和使用的细节。你能够经过以下链接拜访和下载：

期望这些资源能协助你更好地学习Python机器学习！

在开端学习Python机器学习之前，首要需求装备Python环境。以下是装备过程：

下载并装置Python：拜访Python官方网站（https://www.python.org/）下载最新版别的Python，并按照提示进行装置。

装置Anaconda：Anaconda是一个Python发行版，包含了Python解说器和很多科学核算库。下载Anaconda装置包，并按照提示进行装置。

装备Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个交互式核算环境，能够便利地编写和运转Python代码。在Anaconda Prompt中输入以下指令装置Jupyter Notebook：

pip install jupyter

装置完成后，在浏览器中输入http://localhost:8888/即可发动Jupyter Notebook。

NumPy：用于科学核算的根底库，供给多维数组目标和一系列数学函数。

Pandas：供给数据结构和数据剖析东西，便利处理和剖析数据。

Scikit-learn：一个开源的机器学习库，供给了多种机器学习算法的完成。

TensorFlow：由Google开发的一个开源机器学习结构，支撑深度学习。

Keras：一个根据TensorFlow的高档神经网络API，简化了深度学习模型的构建。

线性回归：线性回归是一种猜测接连值的机器学习算法。经过以下代码完成线性回归模型：

创立线性回归模型

练习模型

猜测成果