#648 · 主分类：教育与研究

practical-machine-learning-with-python

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掌握利用Python机器学习生态系统解决复杂现实问题的必备技能，涵盖机器学习和深度学习。

项目最后更新：03/31/24

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Apache-2.0

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这份仓库是Dipanjan Sarkar所著《Practical Machine Learning with Python》一书的配套资源，收录了书中全部代码、Jupyter笔记本和示例。内容按三阶段组织：先打好Python数据与机器学习生态的基础，再走完从数据清洗、特征工程到调参和评估的完整建模流程，最后用多个实战案例把各项技能串起来。由于笔记本基于scikit-learn、pandas、statsmodels、spaCy、NLTK、TensorFlow和Keras编写，跟着动手练习的过程本身就是对主流Python技术栈的一次系统巡礼，而不仅仅局限于某个单一框架。对于想通过结构化实践来掌握机器学习、再独立开展项目的自学者和教学者来说，这是一条非常扎实的边做边学路径。

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