Python3+sklearn,兼顾原理、算法底层实现和框架使用。
亲,您好~之前没看过这本书,被您这么一说简单地翻了一下目录和简介。区别还是蛮大的 :首先这本书不是基于scikit-learn。scikit-learn本身是非常经典的机器学习库,其对算法的封装有很多我们值得学习的地方。在本门课程中,对scikit-learn的灵活使用是一个重要的学习目标。我们自己实现的算法也将遵循scikit-learn的设计原则,让大家更进一步理解scikit-learn的封装方式。其次从书籍目录上看内容本身更偏算法,而我的课程同时涵盖大量机器学习应用方面的内容,如有专门的章节介绍模型泛化的问题;对分类算法的评价问题;等等等。在算法上,我目测这本书似乎也没有专门介绍集成学习?当然也包括了很多这个课程没有涵盖的算法。由于机器学习基础知识整体相对固定,所以在章节名称上有重合属于正常现象。同时我看这本书里的内容相对来说有点老了,是13年出版的,所以这个课程在设计上完全没有参考这本书。相信会有不一样的收获:)祝您学习愉快~
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