Python机器学习(第2版) 中文pdf完整版

《Python机器学习》是目前最好的机器学习著作之一，本书作者在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。本书图文并茂，代码详实，讲解清晰，是学习机器学习最好的著作之一。

本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。

在本书第1版的基础上，作者对第2版进行了大量更新和扩展，纳入最近的开源技术，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。

目录

第1章　赋予计算机从数据中学习的能力 1
第2章　训练简单的机器学习分类算法 10
第3章　scikit-learn机器学习分类器一览 32
第4章　构建良好的训练集——预处理 66
第5章　通过降维压缩数据 88
第6章　模型评估和超参数调优的最佳实践 115
第7章　综合不同模型的组合学习 136
第8章　应用机器学习于情感分析 159
第9章　将机器学习模型嵌入网络应用 175
第10章　用回归分析预测连续目标变量 194
第11章　用聚类分析处理无标签数据 218
第12章　从零开始实现多层人工神经网络 238
第13章　用TensorFlow并行训练神经网络 262
第14章　深入探讨TensorFlow的工作原理 283