python机器学习算法电子书（python程序设计与算法基础教程电子书）

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本文目录一览：

1、可以学习一下林大贵这本书，从头到尾教你如何使用python+spark+hadoop 实现常用的算法训练和部署。

2、https：//pan.baidu.com/s/1C2tp9RJa6W6DYQnwrav_SA 提取码：1234 《Python+Spark 0+Hadoop机器学习与大数据实战》是2018年1月1日清华大学出版社出版的图书，作者是林大贵。

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3、通用性 Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。

4、Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。

5、TensorFlow TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由Google开发。它支持多种编程语言，如Python、C++、Java和Scala等，并提供了丰富的API和工具，使得用户可以轻松地构建和训练各种机器学习模型。

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6、有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

1、本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。

2、机器学习和机器人学博士，目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究，包括主动学习和统计机器翻译。

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3、《零基础学单片机C语言程序设计（第2版》知识点覆盖全面、结构安排紧凑、讲解详细、通俗易懂、实例丰富。内容包括51系列单片机开发环境和流程、程序设计基础以及编程指南，并给出了一些常用的典型案例。

是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。

链接： https：//pan.baidu.com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ ？pwd=ps22 提取码： ps22 全书共有10 章。

python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python（learnpythonthehardway）》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。数据分析与可视化。

《Python 机器学习基础》书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学全面涵盖在实践中基础教程实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Pvthon和scikit-learn 库步一步构建一个有效的机器学习应用。

一本面向实践的Python编程实用指南。Python数据科学指南Python数据分析编程入门书籍。数据挖掘与机器学习领域有着超过15年经验作者精华之作。60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力。

《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。

如果想要学习Python编程的基础知识，并且不想要看一堆乏味难懂的书籍和教程。那么PaulBarry的《HeadFirstPython》就是不二之选。作者是PaulBarry，是一位讲师。在进入学术界之前，他在IT行业工作了十多年。

Python高手之路（第3版）Python入门进阶图书。

有关python的书籍很多，不同阶段应该看不同的书，下面为您推荐几本：入门书籍：《简明python教程》书不厚，非常适合零基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习。

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。

Python进阶书籍推荐《流畅的Python》（推荐学习：Python视频教程）本书放在第一位，就是因为它最值得推荐。我看的时候还没中文版，花了两个月的时间，每天晚上看一点，慢慢看完。

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