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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費(fèi)在線電子書和書的詳細(xì)介紹

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:未知 ? 作者:易水寒 ? 2018-07-01 11:04 ? 次閱讀

1. 《Python 數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》

本書介紹了在Python中處理數(shù)據(jù)所必需的核心庫(kù):特別是IPython,NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn和相關(guān)軟件包。讀這本書,你需要有Python基礎(chǔ),如果你沒有Python基礎(chǔ)可以先讀《A Whirlwind Tour of Python》這本書是針對(duì)Python語言快速入門的書

書籍鏈接:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

2. 《Neural Networks and Deep Learning》

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費(fèi)在線電子書和書的詳細(xì)介紹

是一本免費(fèi)的在線書籍。這本書主要概述兩大核心概念:

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)編程范例,使計(jì)算機(jī)可以從觀測(cè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí),這是一套強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)目前為圖像識(shí)別,語音識(shí)別和自然語言處理中的許多問題提供了最佳解決方案。本書將教授許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)背后的核心概念。

書籍鏈接:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

3. 《貝葉斯思維》

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think X系列的書籍之一,大多數(shù)講貝葉斯統(tǒng)計(jì)的書,都是用數(shù)學(xué)符號(hào),以數(shù)學(xué)概念(如微積分)為基礎(chǔ)展開的,此書則用Python代碼代替數(shù)學(xué)符號(hào),用離散數(shù)學(xué)代替連續(xù)數(shù)學(xué)。這樣一來,數(shù)學(xué)里的積分變成了求和,概率分布的運(yùn)算大多成了簡(jiǎn)單的循環(huán)。

書籍鏈接:http://greenteapress.com/wp/think-bayes/

4. 《Machine Learning & Big Data》

這本書目前算是一部還沒完結(jié)的作品,其目的是為了讓軟件工程師可以在不依賴庫(kù)的情況下就能輕松構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而在理論和實(shí)踐中獲得平衡,大多數(shù)情況下,模型背后的概念或技術(shù)都很簡(jiǎn)單或者說比較直觀,但是細(xì)節(jié)和術(shù)語上就容易出問題。

另外,現(xiàn)有的庫(kù)基本可以解決現(xiàn)有的問題。更多的時(shí)候它們有自己的抽象和架構(gòu)來隱藏底層概念。本書的目的就是為了讓基本概念更清晰。

書籍鏈接:http://www.kareemalkaseer.com/books/ml

5. 《Statistical Learning with Sparsity》

在過去的十年中,計(jì)算和信息技術(shù)出現(xiàn)了爆炸性增長(zhǎng)。隨著它在各種領(lǐng)域如醫(yī)學(xué),生物學(xué),金融和市場(chǎng)營(yíng)銷中涌現(xiàn)出大量的數(shù)據(jù)。本書在一個(gè)通用的概念框架中闡述了這些領(lǐng)域重要的數(shù)據(jù)科學(xué)思想。

書籍鏈接:https://web.stanford.edu/~hastie/StatLearnSparsity/

6. 《Statistical inference for data science》

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費(fèi)在線電子書和書的詳細(xì)介紹

本書是作為數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的書籍,也是一部有關(guān)推論統(tǒng)計(jì)學(xué)的 Coursera配套書。值得一提的是,這本書有配套的Coursera課程視頻,可以在YouTube上找到。

本書旨在作為推論統(tǒng)計(jì)學(xué)的入門書籍。目標(biāo)受眾是具有數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)的學(xué)生,他們希望將這些技能用于數(shù)據(jù)科學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)。這本書是免費(fèi)提供的。

書籍鏈接:https://leanpub.com/LittleInferenceBook

7. 《凸優(yōu)化》

這是一本關(guān)于凸優(yōu)化的書,凸優(yōu)化是一類特殊的數(shù)學(xué)優(yōu)化問題,它包括最小二乘法和線性規(guī)劃問題。眾所周知,最小二乘法和線性規(guī)劃問題具有相當(dāng)完善的理論,出現(xiàn)在各種應(yīng)用中,并且這些問題可以用編程來解決。這本書主要是面向?qū)嶋H應(yīng)用,豐富的案例是本書的特色

書籍鏈接:http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/

8. 《Python 自然語言處理》

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這是一本關(guān)于自然語言處理的書?!白匀徽Z言”是指用于人類日常交流的語言,如英語,印地語或葡萄牙語等語言。與諸如編程語言和數(shù)學(xué)符號(hào)這樣的人造語言相比,自然語言在代代相傳的過程中不斷發(fā)展,并且很難用明確的規(guī)則來確定。我們將在廣義上采用自然語言處理(或簡(jiǎn)稱NLP)來表示計(jì)算機(jī)對(duì)自然各種不同的自然語言的理解...

本書基于Python編程語言和一個(gè)自然語言工具包(NLTK)的開源庫(kù)。

書籍鏈接:https://automatetheboringstuff.com/https://www.nltk.org/book/

9. 《Python 編程快速上手》

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如果您曾花費(fèi)數(shù)小時(shí)重命名文件或更新數(shù)百個(gè)電子表格單元格,你就能體會(huì)這些工作是多么的乏味。但是如果你可以讓你的電腦幫你做這些事,那感覺就不一樣了

看完這本書,你可以通過編寫Python程序,可以讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成它們,本書適合任何想要通過Python學(xué)習(xí)編程的讀者,尤其適合缺乏編程基礎(chǔ)的初學(xué)者。

書籍鏈接:https://automatetheboringstuff.com/

10. 《社會(huì)媒體挖掘》

社交媒體在過去十年的發(fā)展已經(jīng)徹底改變了人們的交流方式和行業(yè)開展業(yè)務(wù)的方式。個(gè)人通過社交媒體互動(dòng),共享和內(nèi)容消費(fèi)并以前所未有速度產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

本書集成了近年來社會(huì)媒體、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析以及數(shù)據(jù)挖掘的前沿成果,為學(xué)生、從業(yè)者、研究人員和項(xiàng)目經(jīng)理提供了一個(gè)方便的平臺(tái),以便理解社會(huì)媒體挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)和潛能。本書介紹了社會(huì)媒體數(shù)據(jù)的問題,并闡述了網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、新問題以及有效的算法

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原文標(biāo)題:10本必讀的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)免費(fèi)在線電子書

文章出處:【微信號(hào):TheAlgorithm,微信公眾號(hào):算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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