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Python机器学习入门;推荐一本Python数据分析与机器学习入门书籍唐宇迪《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》PDF+源代码

学习python,然后用于数据分析,同时能够进行机器学习实战,按照这个流程,对AI爱好者有很大帮助,推荐学习《

学习python,然后用于数据分析,同时能够进行机器学习实战,按照这个流程,对AI爱好者有很大帮助,推荐学习《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》,结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。共20章,分4个部分。 
第1部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;

第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;

第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;

第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF,497页,带目录;配套源代码;作者: 唐宇迪。
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我最喜欢关于经典网络架构的介绍,卷积神经网络整体架构,AlexNet网络,VGG网络,ResNet网络,TensorFlow实战卷积神经网络;
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有一个很好的神经网络项目实战——影评情感分析,涉及递归神经网络,RNN网络架构,LSTM网络,影评数据特征工程,词向量,数据特征制作,构建RNN模型。
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