独家 | 送你5本机器学习必备的免费电子书!(附链接)

2019 年 1 月 14 日 THU数据派

者:Richard Gall

翻译:车前子

校对:丁楠雅

本文2000字,建议阅读10分钟

本文介绍了帮助入门机器学习的5本免费机器学习电子书。


今天,机器学习已成为软件工程所有领域中最重要的发展趋势之一。这门技术不再局限于研究者和数据分析者,从网络安全到网络开发机,器学习都至关重要。 


为了帮助你入门机器学习,我们列出了Packt上5本免费的机器学习电子书。你可以全部下载下来,但是在下载前需要先注册一下。


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1. Python学习


首先要声明一点——《Python学习》并不是一本机器学习的专著。但是把它列在免费电子书单的第一位是有一个重要的理由的:如果你想搭建机器学习模型,Python是关键语言。


如果你没有接触过Python,这本书将帮助你入门并运行这门语言。你将发现Python确实是一种直观的惊人的编程语言,并可以灵活运用于解决各种问题。


这本书涵盖了Python的基础知识,在引领你进入Python应用语言的核心领域前,这本书将会为你打下坚实的基础。书中内容包括了数据科学和机器学习,但同时还将指导你如何在网络和应用程序开发项目中使用Python。


《Python学习》

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2. Python机器学习


《Python机器学习》是过去十年最畅销的机器学习书籍之一。这本书如此受欢迎是有很多原因的:众所周知Python快速成为了机器学习的专用语言,这本书的作者Sebastian Raschka一直进行着机器学习和AI的前沿研究,能够将Python以更实用和易于接受的形式介绍给读者。


这本书将一步步带你建立数据管道,并示范如何使用目前最先进的机器学习和深度学习包,如scikit-learn和TensorFlow。对于每个学习机器学习和AI的人,《Python机器学习》都是学习计划的重要补充。


《Python机器学习》

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3. Python深度学习


深度学习是机器学习的前言领域。简单来说,深度学习就是增加了复杂性和精密性的机器学习,可以用于实现不同形式的人工智能。


《Python深度学习》在现有Python和机器学习知识的基础上增加了更细致的深度学习相关内容,并可以应用于图像识别、游戏开发等不同领域。


《Python深度学习》

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4. 人工智能和Python


围绕人工智能的炒作已达到狂热的程度,并且进入了公众领域,影响到了包括政治在内的各行各业。


任何一本我们在这里推荐的免费电子书都能帮助你识破这些炒作,真正开始探索如何应用深度学习和人工智能,《人工智能和Python》无疑是其中最合适的一本。书中介绍了更多高级的概念,这些概念将会测试你现有的知识和技能。这本书的目的就是告诉你如何最大程度的应用人工智能系统。


这意味着你学到的不仅是实现人工智能的编程概念和技巧,还有应用实践来帮助你建立你自己的演讲、文字识别系统等。


《人工智能和Python》

https://www.packtpub.com/packt/free-ebook/python-ai?utm_source=dzone&utm_medium=referral&utm_campaign=outreach


5. 高级Python机器学习


如果你还在寻找一本能够挑战自我、督促自己进步的教程,《高级Python机器学习》将带领你学习到这个领域最前沿的技术。这本书不仅将帮助你开发更好的Python机器学习解决方案,还将帮助你理解这门语言的更多细节。作为回报,你将更好的掌握这个世界上最快发展的语言。


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《高级Python机器学习》

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原文链接:

https://dzone.com/articles/5-free-ebooks-to-help-you-start-learning-machine-l


译者简介

车前子,北大医学部,流行病与卫生统计专业博二在读。从临床医学半路出家到数据挖掘,感到了数据分析的艰深和魅力。即使不做医生,也希望用数据为医疗健康做一点点贡献。

翻译组招募信息

工作内容:需要一颗细致的心,将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生,或在海外从事相关工作,或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

你能得到:定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平,提高对于数据科学前沿的认知,海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系,THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

其他福利:来自于名企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 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。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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