用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐?倾向实用性

作者&投稿:鲁欧 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐?倾向实用性~

机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。(环境:CentOS 7)

1, 两个重要的包
NumPy 和 SciPy。主要是处理数值运算,矩阵操作等。
注:Sci是Science的缩写。
官网介绍了安装方法,可以手动安装,也可以使用yum。(numpy 和 scipy 在默认的软件源有提供)
需要说明的是,scipy是依赖numpy的,如果你手动安装,要先安装numpy。当然,如果使用yum,它会自动处理依赖关系。
注:可以使用 yum info *** 查看是否在软件源提供该软件。如

2, 2D绘图: Matplotlib
这在yum里面也可以获取,

?

1

sudo yum install python-matplotlib

如果以交互的方式使用matplotlib,最好使用ipython.(虽然在python shell下也能执行)

因为绘图是个相对消耗大的操作,python会在所有操作结束后才改变图。而ipython能做到实时改变。你也可以百度matplotlib和matlab的渊源。

3,为了更好的交互,使用 ipython
在centos 7默认的软件源里面是没有ipython。你可以到github上下载最新稳定版的源码,手动安装(解压后 sudo python setup.py install )。当然,如果你已经安装了pip,就可以直接安装:

?

1

sudo pip install ipython

下面,给出一个绘图的例子。
终端输入 ipython

输入 %pylabvcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"/uploadfile/Collfiles/20141011/20141011084530390.png" alt="\">

输入,

?

1
2
3

In [2]: x = randn(10000)

In [3]: hist(x,100)

(注:是不是和matlab很像?)
输出,

这是使用python进行“机器学习”最基础的几个软件,随着之后学习深入,我们再具体介绍。

1.《Python编程从入门到精通》本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python3语言开发的核心技术,并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。通过两个综合实例的实现过程,介绍了Python 3语言在综合项目中的使用流程。全书内容循序渐进,以“技术解惑”和“范例演练”贯穿全书,引领读者全面掌握Python 3语言。
书中共有900多个实例和范例、300多个正文实例、600多个拓展范例、77个课后练习、63个技术解惑、两大综合案例,每个知识点除了一个实例外,还有两个拓展范例,达到举一反三的效果。
2.《易学Python 》《易学Python》采用简洁、有趣、易学的方式对Python 3编程语言进行了讲解,其风格与通篇介绍编程特性、罗列语言功能的大多数编程图书不同,而是引导读者带着好奇,带着问题去学习、掌握Python编程语言,继而编写真实而有用的程序。
无尘茄论你是零基础的Python初学人员,还让此是具有其他语言编程经验,但是想从事Python开发的人员,《易学Python》都将带领你踏上有趣的Python学习之路。
3.《Python核心编程(第3版)》畅销经典的Python书,兼顾Python2和Python3,Python开发人员的案头常备。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用派滑察开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。
4.《趣学Python编程》Python是一种强大并通俗易懂的编程语言,而且它易学又好用!但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣,读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看Python开发书籍开始入门!B站上有很多的Python教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。

机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。(环境:CentOS 7)

1, 两个重要的包
NumPy 和 SciPy。主要是处理数值运算,矩阵操作等。
注:Sci是Science的缩写。
官网介绍了安装方法,可以手动安装,也可以使用yum。(numpy 和 scipy 在默认的软件源有提供)
需要说明的是,scipy是依赖numpy的,如果你手动安装,要先安装numpy。当然,如果使用yum,它会自动处理依赖关系。
注:可以使用 yum info *** 查看是否在软件源提供该软件。如

2, 2D绘图: Matplotlib
这在yum里面也可以获取,

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sudo yum install python-matplotlib

如果以交互的方式使用matplotlib,最好使用ipython.(虽然在python shell下也能执行)

因为绘图是个相对消耗大的操作,python会在所有操作结束后才改变图。而ipython能做到实时改变。你也可以百度matplotlib和matlab的渊源。

3,为了更好的交互,使用 ipython
在centos 7默认的软件源里面是没有ipython。你可以到github上下载最新稳定版的源码,手动安装(解压后 sudo python setup.py install )。当然,如果你已经安装了pip,就可以直接安装:

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<span style="font-size:18px;">sudo pip install ipython</span>

下面,给出一个绘图的例子。
终端输入 ipython

输入 %pylab<喎�"/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"/uploadfile/Collfiles/20141011/20141011084530390.png" alt="\">

输入,

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2
3

In [2]: x = randn(10000)

In [3]: hist(x,100)

(注:是不是和matlab很像?)
输出,

这是使用python进行“机器学习”最基础的几个软件,随着之后学习深入,我们再具体介绍。


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