没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Mastering Machine Learning with Python in Six Steps 无水印pdf
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
资源详情
资源评论
资源推荐

Mastering Machine
Learning with
Python in Six Steps
A Practical Implementation Guide to
Predictive Data Analytics Using Python
—
Manohar Swamynathan

Mastering Machine
Learning with
Python in Six Steps
A Practical Implementation Guide
to Predictive Data Analytics Using
Python
Manohar Swamynathan

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps
Manohar Swamynathan
Bangalore, Karnataka, India
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2865-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-2866-1
DOI 10.1007/978-1-4842-2866-1
Library of Congress Control Number: 2017943522
Copyright © 2017 by Manohar Swamynathan
This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the
whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting,
reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any
other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic
adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or
hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a
trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we
use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the
trademark owner, with no intention of infringement of the trademark.
The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms,
even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to
whether or not they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the
date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any
legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes
no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein.
Cover image designed by Freepik
Managing Director: Welmoed Spahr
Editorial Director: Todd Green
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Anila Vincent and James Markham
Technical Reviewer: Jojo Moolayil
Coordinating Editor: Sanchita Mandal
Copy Editor: Karen Jameson
Compositor: SPi Global
Indexer: SPi Global
Artist: SPi Global
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York,
233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201)
348-4505, e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com.
Apress Media, LLC is a California LLC and the sole member (owner) is Springer
Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a
Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit
http://www.apress.com/rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our
Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is
available to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/
978-1-4842-2865-4. For more detailed information, please visit http://www.apress.com/
source-code.
Printed on acid-free paper

iii
Contents at a Glance
About the Author ���������������������������������������������������������������������������� xiii
About the Technical Reviewer ��������������������������������������������������������� xv
Acknowledgments ������������������������������������������������������������������������� xvii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������ xix
■Chapter 1: Step 1 – Getting Started in Python �������������������������������� 1
■Chapter 2: Step 2 – Introduction to Machine Learning ����������������� 53
■Chapter 3: Step 3 – Fundamentals of Machine Learning ������������ 117
■Chapter 4: Step 4 – Model Diagnosis and Tuning ����������������������� 209
■Chapter 5: Step 5 – Text Mining and Recommender Systems ���� 251
■Chapter 6: Step 6 – Deep and Reinforcement Learning �������������� 297
■Chapter 7: Conclusion ���������������������������������������������������������������� 345
Index ���������������������������������������������������������������������������������������������� 351

v
Contents
About the Author ���������������������������������������������������������������������������� xiii
About the Technical Reviewer ��������������������������������������������������������� xv
Acknowledgments ������������������������������������������������������������������������� xvii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������ xix
■Chapter 1: Step 1 – Getting Started in Python �������������������������������� 1
The Best Things in Life Are Free �������������������������������������������������������������� 1
The Rising Star ���������������������������������������������������������������������������������������� 2
Python 2�7�x or Python 3�4�x? ������������������������������������������������������������������ 3
Windows Installation ������������������������������������������������������������������������������������������������4
OSX Installation �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Linux Installation ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 4
Python from Official Website ������������������������������������������������������������������������������������ 4
Running Python �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Key Concepts ������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Python Identifiers������������������������������������������������������������������������������������������������������ 5
Keywords ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������6
My First Python Program ������������������������������������������������������������������������������������������ 6
Code Blocks (Indentation & Suites) ��������������������������������������������������������������������������6
Basic Object Types ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 8
When to Use List vs� Tuples vs� Set vs� Dictionary ��������������������������������������������������10
Comments in Python����������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Multiline Statement ������������������������������������������������������������������������������������������������ 11
剩余373页未读,继续阅读


















安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制

评论0