Python机器学习3大法宝

大家好，我是辰哥~

今天给大家推荐3本Python机器学习相关的书籍，如果你想提升Python能力，想开启kaggle实战，想了解机器学习神器Scikit-Learn库的使用，建议下载学习~

一、流畅的Python

一本关于Python进阶的书籍，OREILLY系列的动物书-蜥蜴书，非常经典。整本书主要分为6个部分：

• 序幕：Python数据模型

• 数据结构：数组、字典、集合、文本和字节序列

• 把函数视为对象：深入理解Python中的函数实现的设计模式、装饰器和闭包等

• 面向对象惯用法：Python中的面向对象编程、协议、继承封装等

• 控制流程：可迭代对象、上下文处理器、协程、Python中的并发处理等

• 元编程：动态属性和元编程等

二、Python机器学习及实践

书的全称是《Python机器学习及实践-从0开始通往kaggle竞赛之路》，作者是一位清华的大佬~

整本书直奔主题：

1. 简单地介绍Python、Pandas、Numpy、Scikit_Learn等必备的机器学习库

2. 基础篇：讲解监督学习和非监督学习的经典算法，回归、分类和聚类、降维

3. 进阶篇：建模的常用技巧，比如：正则化、特征工程、超参数搜索，以及介绍流行的库：NLTK、Word2Vec（词向量技术）、XGBoost模型

4. 实战篇：kaggle平台介绍、泰坦尼克案例、IMDB影评数据集、MNIST手写数字图片识别

整本书没有太多的废话，总共才180+页，适合基础小白开启kaggle之路~

三、Scikit-Learn机器学习

第三本书是《Scikit-Learn机器学习》，一本讲解机器学习算法的书籍~

下面是书籍的全部章节，从监督学习到无监督学习，还包含了部分神经网络的知识点，适合入门和提升机器学习~

获取方式

关注公众号尤而小屋，回复 机器学习3大宝典 即可领取