国外原版书籍下载，Python统计学与机器学习实战
你好！我是陪你一起进阶人生的普大帝！愿你成才！祝你成长！
来自Edouard Duchesnay, Tommy Löfstedt, Feki Younes撰写的手把手使用Python进行统计学与机器学习实战，涵盖Python安装使用、统计分析、机器学习与深度学习，实操代码，值得关注！
全文271页，建议英语不太好的，配合知云文献翻译软件阅读，这是一个免费软件
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用于数据科学的 Python 生态系统
数据科学中的机器学习
机器学习涵盖两种主要类型的数据分析：
[*]探索性分析：无监督学习。发现数据中的结构。例如：经验（在公司工作的年限）和薪水是相关的。
[*]预测分析：监督学习。这有时被描述为“从过去中学习以预测未来”。场景：一家公司希望在潜在客户群中发现潜在的未来客户。回顾性数据分析：我们通过以前的潜在公司构成的数据，以及它们的特征（规模、领域、本地化等）。其中一些公司成为客户，另一些则没有。问题是，我们能否根据先前观察的特征预测哪些新公司更有可能成为客户？在此示例中，训练数据由一组n 个训练样本组成。
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[*]本书主要内容用于数据科学的 Python 生态系统
机器学习简介
Python语言
[*]导入库
[*]基本操作
[*]数据类型
[*]执行控制语句
[*]列表推导、迭代器等
[*]函数
[*]正则表达式
[*]系统编程
[*]脚本和参数解析
[*]网络
[*]模块和包
[*]面向对象编程 (OOP)
[*]Python 编程风格指南
Numpy：数组和矩阵
Pandas：数据操作
数据可视化：matplotlib & seaborn
单变量统计
多元变量统计
python中的时间序列
线性降维和特征提取
聚类
回归问题的线性模型
分类问题的线性模型
非线性模型
重采样方法
集成学习：bagging、boosting 和 stacking
梯度下降
反向传播
多层感知器(MLP)
卷积神经网络
迁移学习
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