《Python机器学习基础教程》中英文PDF及代码+原版+高清+穆勒+张亮

在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，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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两版对比学习；配套源代码。

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