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
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2024-12-26