没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Practical Machine Learning with Python A Problem-Solver's Guide to 无水印原版pdf
Practical Machine Learning with Python A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox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 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
资源详情
资源评论
资源推荐
Practical Machine
Learning with
Python
A Problem-Solver’s Guide to Building
Real-World Intelligent Systems
—
Dipanjan Sarkar
Raghav Bali
Tushar Sharma
Practical Machine
Learning with Python
A Problem-Solver’s Guide to Building
Real-World Intelligent Systems
Dipanjan Sarkar
Raghav Bali
Tushar Sharma
Practical Machine Learning with Python
Dipanjan Sarkar Raghav Bali
Bangalore, Karnataka, India Bangalore, Karnataka, India
Tushar Sharma
Bangalore, Karnataka, India
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3206-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3207-1
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3207-1
Library of Congress Control Number: 2017963290
Copyright © 2018 by Dipanjan Sarkar, Raghav Bali and Tushar Sharma
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 by Freepik (www.freepik.com)
Managing Director: Welmoed Spahr
Editorial Director: Todd Green
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Matthew Moodie
Technical Reviewer: Jojo Moolayil
Coordinating Editor: Sanchita Mandal
Copy Editor: Kezia Endsley
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/978-1-4842-3206-4. For
more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
is book is dedicated to my parents, partner, friends, family, and well-wishers.
—Dipanjan Sarkar
To all my inspirations, who would never read this!
—Raghav Bali
Dedicated to my family and friends.
—Tushar Sharma
v
Contents
About the Authors ��������������������������������������������������������������������������������������������������xvii
About the Technical Reviewer ��������������������������������������������������������������������������������xix
Acknowledgments ��������������������������������������������������������������������������������������������������xxi
Foreword ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������xxiii
Introduction �����������������������������������������������������������������������������������������������������������xxv
■Part I: Understanding Machine Learning �������������������������������������������� 1
■Chapter 1: Machine Learning Basics ��������������������������������������������������������������������� 3
The Need for Machine Learning ��������������������������������������������������������������������������������������� 4
Making Data-Driven Decisions ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Efficiency and Scale �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������5
Traditional Programming Paradigm �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Why Machine Learning? ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Understanding Machine Learning ������������������������������������������������������������������������������������ 8
Why Make Machines Learn?�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������8
Formal Definition ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 9
A Multi-Disciplinary Field ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
Computer Science ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
Theoretical Computer Science��������������������������������������������������������������������������������������������������������������15
Practical Computer Science �����������������������������������������������������������������������������������������������������������������15
Important Concepts ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 15
Data Science ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 16
剩余544页未读,继续阅读
yinkaisheng-nj
- 粉丝: 763
- 资源: 6953
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 2023年中国辣条食品行业创新及消费需求洞察报告.pptx
- 2023年半导体行业20强品牌.pptx
- 2023年全球电力行业评论.pptx
- 2023年全球网络安全现状-劳动力资源和网络运营的全球发展新态势.pptx
- 毕业设计-基于单片机的液体密度检测系统设计.doc
- 家用清扫机器人设计.doc
- 基于VB+数据库SQL的教师信息管理系统设计与实现 计算机专业设计范文模板参考资料.pdf
- 官塘驿林场林防火(资源监管)“空天地人”四位一体监测系统方案.doc
- 基于专利语义表征的技术预见方法及其应用.docx
- 浅谈电子商务的现状及发展趋势学习总结.doc
- 基于单片机的智能仓库温湿度控制系统 (2).pdf
- 基于SSM框架知识产权管理系统 (2).pdf
- 9年终工作总结新年计划PPT模板.pptx
- Hytera海能达CH04L01 说明书.pdf
- 数据中心运维操作标准及流程.pdf
- 报告模板 -成本分析与报告培训之三.pptx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0