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python 机器 学习 pdf百度 网盘 下载 地址?

作者简介:
Sebastian Raschka是密歇根州立 大学 的博士生，他在计算 生物学 领域提出了几种新的计算 方法 ，还被 科技 博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的 数据 科学 家。他有一整年都使用Python进行 编程 的经验，同时还多次参加数据科学应用与 机器学习 领域的研讨会。正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的 演讲 和 写作 经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人 设计 出由数据驱动的解决方案。他还积极参与到 开源项目 中，由他 开发 完成的计算方法已经被 成功 应用到了机器学习竞赛（如Kaggle等）中。在业余 时间 ，他沉醉于构建 体育 运动 的预测模型，要么待在 电脑 前，要么在运动。

目录:
第1章 赋予 计算机 学习数据的能力1
第2章 机器学习分类 算法 10
第3章 使用scikit-learn实现机器学习分类算法30
第4章 数据预处理—构建好的训练数据集58
第5章 通过降维压缩数据77
第6章 模型评估与参数调优实战104
第7章 集成学习—组合不同的模型122
第8章 使用机器学习进行 情感 分析144
第9章 在Web应用中嵌入机器学习模型156
第10章 使用回归分析预测连续型目标变量173
第11章 聚类分析——处理无类标数据194
第12章 使用人工 神经网络 识别图像213
第13章 使用Theano并行训练神经 网络 241

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