Richard Gall作者丁楠雅校对车前子翻译

送你5本机器学习必备的免费电子书!(附链接)

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。

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》

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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。

《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

THU数据派
THU数据派

THU数据派"基于清华,放眼世界",以扎实的理工功底闯荡“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定期组织线下活动,分享前沿产业动态。了解清华大数据,敬请关注姐妹号“数据派THU”。

入门深度学习Python机器学习
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相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,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。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

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