[python2.7]《机器学习实战》及其源码
本帖最后由 lightninng 于 2015-4-23 21:41 编辑之前一直觉得坛子里可能都是新手以及对黑客技术感觉 兴趣的朋友，所以就没想着发这本书，看来还是有需要的人啊。机器学习的含义挺广的，我看这本书主要是看它的数据分析的部分，聚类算法之类的，不过由于是python2.7的所以没有全啃，有需要的同学可以下了去看看，
书写的是真的挺不错的，讲解并实现 了很多比较基本的机器学习算法，如k-means算法,不过线性回归的部分需要有一定的统计基础才能看得比较轻松
不会弄什么回复 可见，直接放链接好了，估计受众也比较小
贴一下豆瓣上关于这本书的介绍：
为什么我会力荐这本书？
也许书中分类器都非常的简单，数学理论都非常的粗浅（为了看明白书中SVM分类器的训练过程，不得不去复习了二次凸优化解法，自己推导被作者略去的中间过程），算法测试也只在轻量级的数据集上完成。
不过，大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么，自己需要学习什么。如果更加喜欢背后深奥的统计学理论和凸优化理论，可以去看《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》，如果对自己的数学水平足够自信的话。
这本书能让你明白：
那些被吹捧得出神入化的分类算法，竟然实现起来如此简单；
那些看是高深的数学理论，其实一句话就能道明其本质；
一切复杂的事物，出发点都是非常简单的想法。
我说不出这本书适合什么样的读者，但是却明白它不适合谁：
学过一点机器学习或者模式识别或者数据挖掘，完全不具备统计推断和凸优化知识，又想找一条捷径，想从菜鸟摇身一变成大师的人；
对编程不感兴趣的人，或者没有动手实践习惯的人；
不喜欢独立思考，希望别人把答案摆在自己面前的人。
祝君学运昌盛
链接: http://pan.baidu.com/s/1mg7RkI8 密码: v52p
失效了 可以重发一次么 好遗憾 失效了，好想要，能再发一遍吗
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