《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》 人生苦短，我用Python 算法偷懒，我看笔记学霸版 作者：华校专 王正林 推荐理由
时下热门职业是数据科学家，而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。 数据科学家必备的技能中，机器学习和Python 应该是位列前五的两项，学习本书，实现自己的第一个小目标。
内容提要 数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。 Python 是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python 编程实践，采用“原理笔记精华 算法Python 实现 问题实例 代码实战 运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。 本书从内容上分为13 章分4 篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1~6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7~10 章），讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习；第三篇：机器学习工程篇（第11~12章），讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等；第四篇：Kaggle 实战篇（第13 章），讲述一个Kaggle 竞赛题目的实战。
读者对象 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》内容丰富、深入浅出，算法与代码双管齐下，无论你是新手还是有经验的读者，都能快速学到你想要的知识。本书可供为高等院校计算机、金融、信息、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。 作者简介 华校专，计算机专业硕士。毕业后曾在部队从事专业相关工作，并研读了大量专业书籍在，从操作系统底层到应用APP开发，并且仿照 C STL 的风格实现了各种算法（算法导论的C 实现已经放在个人的github上），目前已从部队退役，并顺利拿到了阿里的算法工程师offer。 自序 本人华校专，性别男，爱好女 ，湖北黄冈人。 2004年我考入清华大学航天学院工程力学系，喜欢读书，在清华的四年我每年的成绩都是本系的 Top1。在清华园里我养成了记笔记的习惯，大学四年我做了大量的学习笔记，这一良好的习惯一直坚持到现在，十多年的时间我已经记了三千多页的笔记，如图 1和图 2所示。 研究生阶段我被免试保送到国防科大计算机学院读研并入伍，研究生毕业之后一直在某部队工作至 2016年。工作期间我阅读了大量的计算机书籍并编写了大量的代码，从操作系统底层开发到应用 App开发。这个阶段是我从学生到工程师的一个转变阶段，也是我个人知识体系的建设阶段。对于不理解的内容我反复读、反复研究。记得学习《算法导论》的时候，我阅读了不下四轮，做了两轮笔记，并且仿照 C STL的风格实现了其中的各种算法（算法导论的 C 实现我已经放在个人的 github上）。 我个人比较喜欢研究算法，在这方面我比较有优势。一是我数学能力比较强，作为曾经的清华学霸，我数学相关的课程平均分不低于 95分（我本科四年的平均学分积不低于 90分）。另一方面是我编程功底比较强，尤其是精通 C/C /Python三门语言。在学习机器学习这个方向的时候，理论方面我结合了斯坦福大学的机器学习课程，李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》课程，实践方面我使用 Python的 scikit-learn包提供的 API函数，包里面所涵盖的算法接口非常全面，更令人振奋的是，其用户手册写得非常好，我发现这是一条快捷的学习路径。 机器学习是一门理论与实践结合非常紧密的学科，理论提供了各种算法处理问题的边界，即有的算法适合处理问题 A，不适合问题 B；而另外一些算法适合处理问题 B不适合处理问题 A。如果不懂得理论，那么对于某个具体问题，你就完全不知道应该采用哪种算法，以及当你采用了某个算法时各类超参数的物理意义。如果没有扎实的写代码实践，那么你可能采用了一个看起来很美好的算法，但是实际操作中因为各种条件不满足，最后要么预测性能很差，要么运行时间能让你崩溃，停留在“看上去很美”的尴尬状态。 2016年，我顺利从部队退役，一次在北京旅游时，抱着试试的态度，我轻松拿到了阿里的算法 or，2017年年初，我在美丽的杭州入职！ 看书、笔记、编程这三样是学习机器学习必须的，效果很棒，我已经验证了，该你了！ 在机器学习的路上，我们一起同行！ 2017年 1月，入职日于杭州阿里总部大楼前 推荐指数：★★★★★
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