机器学习实战、带源码下载

weixin_39820835 2019-09-28 07:30:27

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
　　本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
　　本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
相关下载链接：//download.csdn.net/download/helinherong_fan/10198213?utm_source=bbsseo

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官网下载地址：下载地址，找到source code下载即可。点击之后也许无法访问。 git下载地址：https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction 可能在使用GitHub下载的时候会有点慢，最后我再附上百度云下载地址。百度云盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1qZ31gwW 密码：q4fo 如

本专栏整理了《机器学习项目实战案例》，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

《机器学习实战》这本书对于我们了解机器学习原理和代码实现提供了很大的帮助，源码和数据集的下载在其英文版的官方网站进行下载： https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action。进入到该网站页面后（很慢），下拉在左侧，点击Source Code即可下载，如下图所示：当然，上述方法下载速度极慢，可以直接在下方链接百度网盘上下载我已经下载好的源码和数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1U07inpoWhbP

按照《机器学习实战》这书的内容来，稍微总结一下。数据格式：数据中的格式应该是特征1 特征2 特征3 ...类别，中间是tab键分割 1.读文件。将文件中的数据，特征读到numpy array数组之中，类似于矩阵。特征读到list当中。先读，然后每一行进行处理，处理包括用\t进行分割，然后加到特征数组特征加到特征的list当中。 #读文件，将文件读到array里。返回一个属

本专栏整理了《机器学习项目实战10例》，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

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