機器學習實戰
通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可複用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，可從中學會機器學習的核心算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如彙總和簡化等。
python機器學習基礎教程
也可作爲機器學習入門，以Python語言介紹。主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；實踐中最常用的機器學習算法以及這些算法的優缺點；在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方面；模型評估和調參的高級方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；管道的概念；如何將前面的方法應用到文本數據上，還介紹了一些文本特有的處理方法。
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