PYTHON机器学习及实践－从零开始通往KAGGLE竞赛之路
过去近二十年,计算机科学的发展是被大量的数据推动的。海量数据提供了认识世界的新视角,同时也带来了分析和理解数据的巨大挑战。如何从数据中获得知识，并利用这些知识帮助设计和创造更满足用户需求的产品,希望将来自新的人工智能算法。大数据的核心思想体现在整个工业流程中从决策到执行数据的重要性，其重要性的发挥依赖于现代计算方法--机器学习。机器学习可以利用数据做很多决策,这些在统计意义上都是好的决策,比如要不要把这首歌推荐给那个用户。更惊奇的是当数据足够大,计算能力足够强,机器也可以学得比人更好。清华大学范淼和李超的新著(Python 机器学习及实践》很契合实际,从零开始介绍简单的 Python 语法以及如何用Python 语言来构建机器学习的模型。每一个章节环环相扣,配合代码样例,非常适合希望了解机器学习领域的初学者,甚至没有编程基础的学生。大数据要求机器学习应该更普及,而普及的途径则是降低相关工具的使用难度。希望看到这本新书能推动机器学习的普及。
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