主要观点总结
本机器学习深度学习入门教程对本科生、研究生十分友好，适合没有Python基础的学生阅读。本书由纳扎尔巴耶夫大学教授、IEEE的副主编Amin Zollanvari撰写，基于他多年的机器学习和编程教学经验。书中章节选取注重实际应用价值，旨在为学生提供有效的理论支持。内容涵盖Python基础、机器学习、深度学习，包括监督学习、k-最近邻算法、线性模型、决策树、集成学习、模型评估与选择、特征选择、聚类分析以及使用Keras-TensorFlow的深度学习等。
关键观点总结
关键观点1: 书籍适用人群
本教程对本科生、研究生友好，适合没有Python基础的学生阅读。
关键观点2: 书籍作者及背景
作者是纳扎尔巴耶夫大学的教授、IEEE的副主编，有十几年的机器学习和编程教学经验。
关键观点3: 书籍内容
书中章节选取注重实际应用价值，包括从Python基础到机器学习再到深人学习的全部内容。包括监督学习、k-最近邻算法、线性模型、决策树、集成学习等。
关键观点4: 书籍特点
本书不仅深入阐述了各种机器学习技术的理论基础，还提供了详尽的Python实现示例。有两个章节专门用于介绍和强化读者所需的Python编程技能，确保读者无论编程背景如何，都能轻松上手并深入理解。
关键观点5: 获取方式
PDF已经下载好，可以通过添加小助手获取，需要发送文章标题截图给小助手。
文章预览
这本机器学习深度学习入门教程对 本科生、研究生 也太友好了吧！ （没python基础也能读懂！） 《Python机器学习：理论与实践》 书中所有章节的选取都基于一个标准： 即某种方法在实际应用中的价值，以确保其能够为具备典型工程及量化领域数学背景的学生提供有效的理论阐述支持。 作者 Amin Zollanvari 是纳扎尔巴耶夫大学的教授，同时还是 IEEE的副主编， 这本书就是基于他十几年的机器学习和编程教学经验撰写的，发布时间是23年7月底. PDF已经下载好了， 大家可以大家可以任意添加一位小助手获取（长按二维码图片添加既可），记得发送文章标题截图给小助手哦! 本书目录如下： 01 Python入门 02 三大基础Python包 03 实践中的监督学习：使用Scikit-Learn的第一个应用 04 k-最近邻算法 05 线性模型 06 决策树 07 集成学习 08 模型评估与选择 09 特
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