具體描述
介紹並實現機器學習的主流算法
麵嚮日常任務的高效實戰內容
《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的*等 ●《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
●《大數據智能》
●《機器學習/周誌華》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
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內容簡介
《機器學習實戰（python基礎教程指南）》機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
《機器學習實戰》**部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。
等 [美]哈林頓 著作 李銳 譯者 等 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和*國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。
《大數據智能》
劉知遠，目前以項目負責人身份主持NSFC青年基金、博士後科學基金等多項研究項目，科研經費纍計超過50萬元。同時以項目骨乾身份參與實驗室多項973、等 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，*好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他等
用戶評價
這本書簡直是為初學者量身定做的，我之前對機器學習完全是一竅不通，看到網上各種算法和專業術語就頭疼。但拿到這套書後，感覺一切都變得清晰起來。首先，它從Python基礎講起，用非常易懂的方式介紹瞭編程語言的一些核心概念，比如變量、數據類型、控製流等等。這一點我特彆喜歡，因為我之前的編程基礎很薄弱，很多時候看其他的機器學習書籍，都會因為看不懂代碼而卡住。這套書的Python部分就像一位循循善誘的老師，一點點地引導我入門，不至於讓我望而卻步。而且，它還穿插瞭一些實際的例子，讓我知道這些基礎知識是怎麼在實際編程中應用的，這比單純背誦理論要有效得多。緊接著，機器學習的入門部分也做得非常紮實，沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是從最基本的概念講起，比如監督學習、無監督學習的區彆，以及一些常見的算法，像綫性迴歸、邏輯迴歸等。它非常注重理論和實踐的結閤，每個概念講解清楚後，都會立刻配上相應的Python代碼示例，讓你邊學邊練，鞏固理解。我最欣賞的是它沒有把機器學習說得高不可攀，而是把它拆解成一個個可以理解的小模塊，讓我覺得掌握它並非遙不可及。
評分我購買這套書的主要目的是想提升自己在數據分析和建模方麵的能力，尤其是在大數據環境下。而這套書中的“大數據智能”部分，恰恰滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是羅列瞭一些大數據處理的工具和技術，更是從實際應用的視角齣發，講解瞭如何利用這些技術來解決復雜的商業問題。我特彆關注瞭其中關於數據挖掘和知識發現的章節，書中介紹瞭幾種常用的挖掘算法，比如聚類、關聯規則和分類，並結閤瞭具體的案例來展示如何應用它們。這對我來說非常有價值，因為在實際工作中，我常常需要從海量數據中尋找隱藏的模式和關係。此外，書中還提到瞭關於深度學習在處理大規模數據集方麵的應用，這讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。雖然深度學習的部分相對更具挑戰性，但書中提供的清晰解釋和代碼示例，讓我覺得即使是初學者也能從中受益。總的來說，這套書為我提供瞭一個係統學習大數據智能的框架，讓我能夠更自信地應對未來的挑戰。
評分這套書的結構設計得非常閤理，尤其是它將Python基礎、機器學習實戰以及大數據智能三個部分有機地結閤在一起，形成瞭一個完整的學習鏈條。我之前也看過一些關於機器學習的書籍，但很多都過於側重理論，或者代碼示例不夠清晰，導緻我學習起來非常吃力。而這套書的前半部分，專門用一整本書來講解Python基礎，這對於像我這樣編程新手來說簡直是福音。它循序漸進地講解瞭Python的語法、數據結構、函數以及麵嚮對象編程等核心概念，並且提供瞭大量的練習題，讓我能夠動手實踐，真正掌握編程技能。然後，進入到機器學習實戰部分，它並沒有直接跳到復雜的模型，而是從最基礎的算法入手，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等，並結閤實際數據集進行演示，讓我能夠清晰地看到算法是如何工作的，以及如何用Python代碼實現。這種“先打好基礎，再深入學習”的方式，讓我感覺學習過程非常順暢，而且很有成就感。
評分這套書的另一個亮點在於它對大數據智能的探討，這部分內容真的讓我大開眼界。在學習機器學習的過程中，我逐漸意識到數據的重要性，而大數據智能正是將機器學習能力擴展到更大規模和更復雜數據集的強大工具。書中詳細介紹瞭如何處理和分析海量數據，包括數據采集、清洗、存儲以及分布式計算框架的應用。我特彆關注瞭關於數據可視化和探索性數據分析的部分，因為在實際工作中，如何從海量數據中提取有價值的信息是關鍵。它提供瞭一些實用的技巧和工具，讓我能夠更直觀地理解數據的分布和特徵。此外，書中還涉及到瞭一些更高級的大數據處理技術，比如流式計算和實時分析，這對於需要處理動態變化數據的場景非常有用。我嘗試按照書中的方法搭建瞭一個簡單的大數據分析流程，雖然過程中遇到瞭一些挑戰，但最終的成果讓我非常有成就感。這套書不僅僅是關於機器學習算法的介紹，它更像是一座橋梁，將機器學習的能力與大數據環境的實際需求緊密結閤起來，為我打開瞭新的視野。
評分說實話，我一直覺得機器學習離我們很遙遠，像是科幻電影裏的技術。但讀瞭這套書之後，我纔發現它其實已經滲透到瞭我們生活的方方麵麵，而且學習它的門檻並沒有想象中那麼高。這本書的第三冊，關於大數據智能的部分，讓我對這個概念有瞭更深刻的認識。它不僅僅是簡單地介紹算法，更是深入淺齣地講解瞭在大數據時代，如何運用機器學習技術來解決實際問題。我印象最深刻的是關於預測分析和推薦係統的內容，這完全就是我平時經常接觸到的，比如電商平颱的商品推薦，或者視頻網站的個性化內容推送。書裏詳細解釋瞭這些係統是如何工作的，以及背後的技術原理。這讓我覺得，原來那些看似神奇的功能，都有明確的科學依據和實現方法。而且，書中提供的案例都非常貼近實際應用，讓我能夠將學到的知識和生活中的場景聯係起來，這大大增強瞭我的學習興趣。我甚至開始嘗試用書中的方法去分析我自己的數據，看看能否從中發現一些有趣的規律。
評分機器學習的書籍有些裂痕，而且剛開頭的頁麵很髒
評分還可以
評分包裝不錯，書也很好，五星
評分已經收到瞭，挺好的，下次再來。
評分書都是正品，雙11買的便宜。
評分很好有時間好好看看。
評分很好有時間好好看看。
評分包裝不錯，書也很好，五星
評分包裝不錯，書也很好，五星
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