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Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn

[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
从初学者角度，带你全面了解现代机器学习技术。

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Python深度学习实战——基于Pytorch

主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth

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Python机器学习

郭羽含陈虹肖成龙主编
《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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Python机器学习经典实例

用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。

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Python机器学习开发实战

王新宇
Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。

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机器学习与Python实践

黄勉
机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

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Python机器学习入门与实战

桑园编著
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。

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Python机器学习编程与实战

林耀进张良均
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV

赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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机器学习

董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。

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动手学深度学习（PyTorch版）

阿斯顿·张（Aston Zhang），李沐（Mu Li），等
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。

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基于机器学习的工作流活动推荐

著
随着云计算、大数据等的快速发展，越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性，以提高对非标准业务的管理效率，是流程管理面临的一个重要问题。本书基于流程管理系统积累的日志，提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法，分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法，并介绍了一种流程信息的可视化算法，实现了一个

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Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习

方勇　著
本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。

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机器学习实战

[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

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机器学习实战

编著
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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