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范淼 / Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路(2022年度版)

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《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路(2022年度版)》

1. 全书概要

《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路(2022年度版)》一书适合所有对人工智能(Artificial Intelligence)领域,特别是对机器学习(Machine Learning)、数据挖掘(Data Mining)、计算机视觉(Computer Vision),以及自然语言处理(Natural Language Processing)等技术的原理与实践感兴趣的初学者;也可以作为国家人工智能工程技术的职业教育培训、各省级人工智能专业职称评定,以及注册数据分析师认证(CDA、CPDA)等的参考书目。

在大数据时代,只要是与数据相关的从业人员,掌握Python编程、数据分析、乃至机器学习的能力,都是一个不错的职业加分项。不论是在金融、统计、数理研究、物理计算、社会科学、工业工程等领域的从业者;还是在互联网行业的程序员、数据分析师、运营人员、产品经理等,都会对本书有着不同程度的学习需求。

本书以Python3编程语言为基础,在不赘述大量数学模型与复杂编程知识的前提下,从零开始带领广大读者,逐步熟悉并且掌握当下最流行的基于Python的数据分析,以及支持单机、深度和分布式机器学习的开源程序库。这些热门的Python程序库包括:Pandas、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、PySpark-ML等。

全书共包括四大核心篇章,分别是:

  • 入门篇:包括对全书核心概念的指南性介绍,以及在多种主流操作系统(Windows、MacOS,以及Ubuntu)上如何配置基本编程环境的详细说明。
  • 基础篇:涵盖了Python 3.9的编程基础、基于Pandas 1.3的数据分析,以及使用Scikit-learn 0.24解决大量经典的单机(单核/多核)机器学习问题。
  • 进阶篇:介绍如何使用PyTorch 1.9、TensorFlow 2.4,以及PaddlePaddle 2.1各自搭建多种深度学习网络框架,甚至是基于PySpark 3.1的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。
  • 实践篇:利用全书所讲授的Python编程、数据分析,以及机器学习知识,从事Kaggle多种类型的竞赛实战。同时,介绍如何使用Git在Gitee与Github平台上维护和管理日常代码与编程项目。

全书基于Python3的所有实践代码和数据均已分别开源在Gitee和Github平台:

2. 作者介绍

范淼 (个人主页)

  • 北京市高级工程师(副高级职称)
  • 四维图新集团地图中心专家
  • 中国人民大学信息资源管理学院研究生行业导师
  • 清华大学软件学院博士后、计算机系工学博士
  • 在国际顶级期刊、会议上发表论文20余篇,谷歌学术引用1000余次
  • 获美国、中国发明专利授权20余项

徐晟桐 (个人主页)

  • 互联网软件行业高级产品经理
  • 澳洲国立大学经济学硕士、南开大学经济学学士
  • 获美国、中国发明专利授权2项,GUI外观设计专利授权10项

3. 书籍目录

4. 购书链接

5. 书友QQ群

BSD 3-Clause License Copyright (c) 2021, godfanmiao All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: * Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution. * Neither the name of the copyright holder nor the names of its contributors may be used to endorse or promote products derived from this software without specific prior written permission. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.

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