机器学习入门：Python语言实现

本书旨在为读者提供与机器学习有关Python 3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。

这是一本旨在为读者提供与机器学习有关Python 3的基本编程概念的书籍。本书内容涵盖了Python的交互式解释器，Python集合的理解与应用，Pandas介绍及基本特性，数据类型与问题对算法选择的影响，逻辑回归和MNIST数据集的应用，自然语言理解与自然语言生成，TF 2的应用场景，简短版TF 2架构介绍，激活函数的定义和作用，强化学习原理与任务类型，机器学习的基本概念和步骤，分类器的定义和类型，线性回归的定义与目标，Keras命名空间与模型创建等多个方面。 本书从Python的交互式解释器开始，详细介绍了Python解释器的使用方法和基本功能。随后，深入探讨了Python集合的理解与应用，包括集合的概念、创建、操作以及应用。接着，介绍了Pandas介绍及基本特性，阐述了Pandas包的功能和特性，以及如何使用Pandas处理和分析数据。 本书还详细介绍了数据类型与问题对算法选择的影响，解释了数据类型和问题类型如何决定我们选择何种机器学习算法。接着，通过逻辑回归和MNIST数据集的应用，展示了如何将机器学习算法应用于实际问题中，并通过实际数据集来评估模型的性能。 此外，本书还