Python數據挖掘與機器學習實戰

機器學習是人工智能的一種實現方式，也是最重要的實現方式之一。深度學習是目前機器學習比較熱門的一個方向，其本身是神經網絡算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用數據庫界提供的技術來管理海量數據。

還不錯的數據挖掘和機器學習書籍，很多概念講得比較通透，算法的總結非常到位，能夠抓住問題的核心。實戰案例比較實用，代碼完整，具有較大的參考價值。

非常全面，有許多Python的代碼實例，閱讀者需要有較好的線性代數和統計學基礎。

有些數據集的鏈接，下載不了數據呢？

是來看基礎代碼的，有乾貨，認真敲過一遍之後基礎紮實了不少。內容很全面，作者實事求是，自己瞭解深入的部分講得比較系統、知識點對讀者胃口、習題也很職業導向，不甚瞭解的就點到爲止。適合有數學基礎並想往DS方向發展的入門讀者花工夫細讀、多模仿着敲代碼、多記筆記。

整體來說還不錯。雖然前面的理論部分講得並不是很詳細，但勝在比較全面，案例也很豐富。電子版的工具書讀起來還是效率不算太高，很多地方不太好理解，又沒有辦法做筆記。 建議有較好的數理統計基礎的同學看這本書，重點操作一下案例，會有收穫的。

本書作爲數據挖掘和機器學習的讀物，基於真實數據集進行案例實戰，使用Python數據科學庫，從數據預處理開始一步步介紹數據建模和數據挖掘的過程。書中主要介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶領讀者輕鬆踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現瞭如何使用邏輯迴歸進行環境數據檢測，如何使用HMM進行中文分詞，如何利用卷積神經網絡識別雷達剖面圖，如何使用循環神經網絡構建聊天機器人，如何使用樸素貝葉斯算法進行破產預測，如何使用DCGAN網絡進行人臉生成等。本書也涉及神經網絡、在線學習、強化學習、深度學習和大數據處理等內容。

從理論到實戰，內容全面，重點突出！