《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》(范淼，李超)【摘要 书评 试读】- 京东图书
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Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路
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　　《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语言来写机器学习的模型。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。希望看到这本新书能推动普及机器学习。
　　——今日头条实验室科学家，前百度美国深度学习实验室少帅科学家-李磊
　　这是一本面向机器学习实践的具有很强实用性的好书，适合于想使用机器学习方法求解实际问题的博士生、硕士生、高年级本科生，以及在企业工作的工程技术人员阅读，是一本快速掌握机器学习方法求解实际问题的入门读物，相信读者将从本书中获益匪浅。
　　——清华大学计算机系教授-马少平
　　尽管目前市场上关于机器学习的书籍很多，但很少具有能够将开发语言及机器学习理论紧密结合，利用开源技术，采用类似“实训”方式的实践教学书籍。该书的作者把自己学习的经验充分融入到全书，深入浅出，是一本适合在校学生以及工程技术人员在机器学习方面快速入门的指导书。
　　—— 北京邮电大学软件学院教授，教研中心主任-吴国仕
　　不同于多数专业性的书籍，该书拥有更低的阅读门槛。即便不是计算机科学技术专业出身的读者，也可以跟随本书借助基本的Python编程，快速上手zui新并且zui有效的机器学习模型。
　　——香港科技大学计算机与工程系讲座教授，系主任，IEEE、AAAI Fellow, 国际人工智能协会（IJCAI，AAAI）常务理事，中国人工智能协会副理事，ACM KDD China （ACM数据挖掘委员会 中国分会）主席-杨强
　　该书的作者从初学者的视角，一步步带领读者从零基础快速成长为一位能够独立进行数据分析并且参与机器学习竞赛的兴趣爱好者。全书深入浅出，特别是对有意了解机器学习，又不想被复杂的数学理论困扰的读者，会从此书中获益。
　　——苏州大学计算机科学与技术学院副院长、人类语言技术研究所所长、特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者-张民
　　如果说机器学习会主导信息产业的下一波浪潮，那么在这波浪潮来临之前，我们是否有必要对其一窥究竟。我很高兴有这样一本零基础实战的好书服务广大读者，为普及这一潮流尽绵薄之力。就像过去几十年间我们不懈普及计算机与互联网一样，人工智能，特别是机器学习的核心思想也应该走出象牙塔，拥抱普罗大众，尽可能让更多的兴趣爱好者参与到实践当中。
　　——清华大学语音和语言技术中心主任、教授-郑方
　　这是一本讲解利用Python进行机器学习实战的入门级好书。该书引领刚入门的读者，从零开始学习数据分析并掌握机器学习竞赛技能，适合于从事机器学习研究和应用的在校生和科研工作者。
　　——微软研究院首席研究员，自然语言处理资深专家-周明
iframe(src='//www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')选择Python入坑机器学习，没开始，还是已放弃？
选择Python入坑机器学习，没开始，还是已放弃？
人工智能又战略级霸屏，从两会工作报告到南京大学成立国内首个“人工智能学院”，已经没有什么
可以阻挡人工智能的飞速发展了。作为人工智能一个不可缺少的研究课题，其重要性也是不
言而喻。不管你之前有没有关注过，机器学习也早已覆盖了你的生活。从自动推荐看什么电影、点什
么食物、买什么商品，到个性化的在线电台和从照片中识别好友等等，这些服务的核心都是机器学习
一、什么是机器学习
机器学习是实现人工智能的一种途径，它从数据中提取知识，在近30多年已发展为一门多领域交叉学
科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科；机器学习理论主要是设计
和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法；机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并
利用规律对未知数据进行预测的算法。
二、选择Python入坑机器学习
Python 既有通用编程语言的强大功能，也有特定领域脚本语言（比如MATLAB 或R）的易用性。它有用
于数据加载、可视化、统计、自然语言处理、图像处理等各种功能的库。这个大型工具箱为数据科学
家提供了大量的通用功能和专用功能。
使用Python 的主要优点之一，就是利用终端或其他类似Jupyter Notebook 的工具能够直接与代码进
行交互；机器学习和数据分析本质上都是迭代过程，由数据驱动分析。这些过程必须要有快速迭代和
易于交互的工具。作为通用编程语言，Python 还可以用来创建复杂的图形用户界面（graphical user
interface，GUI）和Web 服务，也可以集成到现有系统中。
三、机器学习必要的库和工具
1. scikit-learn
scikit-learn 是一个开源项目，可以免费使用和分发，任何人都可以轻松获取其源代码来查看其背后
的原理。scikit-learn 项目正在不断地开发和改进中，它的用户社区非常活跃。它包含许多目前最先
进的机器学习算法，每个算法都有详细的文档。是一个非常流行的工具，也是最有名的Python 机器学
习库。它广泛应用于工业界和学术界，网上有大量的教程和代码片段。scikit-learn也可以与其他大
量Python 科学计算工具一起使用。
2. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是可以在浏览器中运行代码的交互环境。这个工具在探索性数据分析方面非常有用
，在数据科学家中广为使用。它支持多种编程语言。用Jupyter Notebook 整合代码、文本和图像非常
NumPy 是Python 科学计算的基础包之一。它的功能包括多维数组、高级数学函数（比如线性代数运算
和傅里叶变换），以及伪随机数生成器。在 scikit-learn 中，NumPy 数组是基本数据结构。
scikit-learn 接受 NumPy 数组格式的数据。你用到的所有数据都必须转换成 NumPy 数组。NumPy 的
核心功能是 ndarray 类，即多维（n 维）数组。数组的所有元素必须是同一类型。
SciPy 是 Python 中用于科学计算的函数集合。它具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理
、特殊数学函数和统计分布等多项功能。scikit-learn 利用 SciPy 中的函数集合来实现算法。
5. matplotlib
matplotlib 是 Python 主要的科学绘图库，其功能为生成可发布的可视化内容，如折线图、直方图、
散点图等。
pandas 是用于处理和分析数据的 Python 库。它基于一种叫作 DataFrame 的数据结构，这种数据结
构模仿了R 语言中的DataFrame。简单来说，一个pandas DataFrame 是一张表格，类似于 Excel 表格
。pandas 中包含大量用于修改表格和操作表格的方法，尤其是可以像 SQL 一样对表格进行查询和连
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地址：陕西西安曲江会展国际F座15层一文汇总机器学习和Python（包括数学）速查表
新手学习很难，就是收集资料也很费劲。所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习、和相关数学知识的速查表大全。强烈建议收藏！
机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时，我遇到了各种&速查表&，仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后，我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考，认为其他人也可能从中受益。因此， 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来，以供大家参考。
机器学习（Machine Learning）
有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。
架构（NeuralNetwork Archictures）
Microsoft Azure算法流程图（Microsoft AzureAlgorithm Flowchart）
SAS算法流程图（SAS Algorithm Flowchart）
算法总结（AlgorithmSummary）
算法优缺点（AlgorithmPro/Con）
当然Python有很多在线资源。 对于本节只包括所遇到的最好的速查表。
算法（Algorithms）
Python基础（Python Bs）
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