为我这个门外汉,讲解清楚了机器学习的本质和框架,还是很受益的
作为一个入门级选手,这本书真的是帮助很大。使用容易上手的sklearn框架来入门,是个不错的选择。
本书生动形象讲解关于python的概念和具体用法 适合小白 后面有sklearn关于machine learning的具体例子 一步步解释的很清楚
“极简”称不上吧,我觉得干脆再把py的语法部分压缩一些,假定读者已经会一定程度的py比较好。
机器学习白话化,通俗易懂,受益匪浅,对不了解的人入门帮助很大。
前半部分讲Python基础语法,很啰嗦。 后半部分讲pyplot绘图,不够全,以至于最后kmeans绘图使用的参数等出现断层,只能按照着写下来。 1/3讲算法难度陡然上升!没点儿数学基础会看天书。 作者水平高没问题,但是内容组织显得拼凑。
这本书讲述了利用Python语言进行数据分析和机器学习的最少必要知识(MAKE,Minimal Actionable Knowledge and Experience),是Python语言、数据分析和机器学习的入门读物。书籍图文并茂、语言风趣、观点清晰、知识详实、案例生动。对于掌握其它编程语言或者具备一定编程知识的人来说,是一本快速构建Python知识框架并具备上手实操能力的指导手册,可以作为工具书在练习中搜索关键词不断提升对Python的掌握。对于不具备编程知识的人来说,这本书值得细细品读,它一方面完整的介绍了时下流行实用的编程语言Python,可以帮助在工作中需要面对数据和信息的你快速完成自己的工作;另一方面,在字里行间不断传播良好的编程习惯,可以让不具备编程思想和方法的你,快速形成较为合理、有效的编程习惯和知识体系。总的来说,这是一本对于生活在信息时代下增长知识、掌握技能、提升效率来说,不可多得的好书。
只适合入门,而且建议使用其它专门讲书python,入门后阅读它,学习数据分析和入门机器学习,两方面都不是特别详细。
本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容,并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧,包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能,如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。 对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言,本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员,本书亦有一定的参考价值。
没有太多晦涩的数学原理,更多的是如何简单上手,非常适合我这种入门级的小白。
认同作者最小必要知识原则MAKE来学习新知识,本书对Python、NumPy、Panda、Matplotlib的讲解都很优秀,但后面机器学习涉及到的数学推导排版错误较多(有可能是微信读书的问题),但整体作为一本入门书籍还是很不错的
写的很好,简单粗暴的入门,适合有编程基础的读者。不少观点引起了共鸣。
看的第一本编程书,囫囵吞枣看完一遍,编程的大逻辑有个基本的认识了。这本书作为入门教程还是非常好的,不愧是作为老师出的书,能感觉到是经过教学打磨出来的书籍,比一般编程书更具可学习性
numpy pandas matplotlib这三个库又好好看了一遍,讲matplotlib库部分,运行结果如果多配些图的话看着会更舒服,就不用自己再去码一遍了。
这本书讲的非常好,适合打基础的人看一看。语言简明扼要,逻辑清晰