Python机器学习基础教程 Python机器学习基础教程 评价人数不足

写在TensorFlow之前

ytong82
2018-05-01 17:32:14

在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前,其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN,比如支撑向量机,比如随机森林。相对于深度学习的理论,这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学,最优化理论,数学分析,数理统计和随机过程构成了这些算法的理论基础,也是进一步学习各种基于神经网络的深度学习算法的基础。

本身介绍的scikit-learn是Python中对于经典机器学习框架的集大成者。在NumPy和SciPy之后,在TensorFlow之前,这本书和它介绍的scikit-learn框架和经典机器学习算法的理论非常值得一读。

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