![Python机器学习 - [美] Michael Bowles](https://static.book345.com/covers/9787115433732.jpg)
书籍介绍
在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知
所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。
书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来
展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项
目或是提升相关的技能。
目录
用户评论
推荐《漫画算法》一书，将晦涩高深的算法简单快乐地慢慢道来，以下是我的读书笔记，感性兴趣的朋友可以看一下，肯定会有收获的：https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/90021080
略有过时
通篇就是贴代码不说，内容过时，几乎无用处。
零散的有些实践经验，不看也罢
框架结构性差，但有些代码可用，可惜最后一张集成学习只有用二元决策树做基学习器的。
拼凑，不推荐阅读，适合数据分析，不适合机器学习，毫无理论指导。
for beginners
这翻页的代码也太多了，个人感觉讲述特征处理、性能分析、模型选择等内容不多，尤其是后面集成学习部分都把Scikit-learn接口搬上来了
内容简单但是却能反映出算法的核心内容。没有愧对书名。配合代码非常经典的一本书。
一言不合就贴代码，分析太少。作为小白，读的一头雾水。
下载
收藏