对比学习《Python机器学习第2版》中英文PDF+源代码+《机器学习Python实践》PDF及代码

学习数据科学的初学者，想进一步拓展对数据科学领域的认知，推荐学习《Python机器学习(第二版)》。《Python机器学习(第二版)》，将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，聚焦于如何正确地提出问题、解决问题，能帮助了解如何使用Python解决数据中的关键问题。

《Python机器学习(第2版)》介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践，对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。

学习参考：

《Python机器学习(第2版)》中文PDF，706页，带书签目录，文字可以复制。

《Python机器学习(第2版)》英文PDF，850页，带书签目录，文字可以复制。

  配套源代码。作者: 塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)；译者: 陈斌

下载: https://pan.baidu.com/s/1UFuTADa6KwAo8yh1Twib9A

提取码: evfc

带领进入预测分析的世界，展示为什么Python会成为数据科学领域首屈一指的计算机语言。内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能快速解决面临的一些重要问题。

第2版进行了大量更新和扩展，纳入最近的开源技术，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。

学习内容：

探索并理解数据科学、机器学习与深度学习的主要框架；

通过机器学习模型与神经网络对数据提出新的疑问；

在机器学习中使用新的Python开源库的强大功能；

掌握如何使用TensorFlow库来实现深度神经网络；

在可访问的Web应用中嵌入机器学习模型；

使用回归分析预测连续目标的结果；

使用聚类发现数据中的隐藏模式与结构；

使用深度学习技术分析图片；

使用情感分析深入研究文本与社交媒体数据。

学习机器学习时，国外有很多教程讲的不错，但是提供的例子感觉总是不太合适，相比而言，国内教材中一些示例还是挺实用的，推荐一本非常好的机器学习入门和实践的书籍《机器学习—Python实践》。

《机器学习—Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验。

学习参考：

《机器学习Python实践》PDF，227页，带目录，文字可以复制；配套源代码；作者:魏贞原

下载: https://pan.baidu.com/s/1ei3L4zeG1UJYbZYjYFJ1BA

提取码: is7c

基于python3，和scikit learn框架，讲述了用python进行机器学习项目的解决方法，特别好。但是对于机器学习的理论，讲述非常浅，但是易于上手。

《机器学习—Python实践》以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题，非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，相关专业人士阅读。