python教程斯坦福，經(jīng)典教材《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》現(xiàn)在有了Python版

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python教程斯坦福，就多了一項(xiàng)技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個(gè)專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：經(jīng)典教材《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》現(xiàn)在有了Python版??。

1.經(jīng)典教材《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》現(xiàn)在有了Python版

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》很經(jīng)典，但用的是 R 語言，沒關(guān)系，這里有份 Python 版習(xí)題實(shí)現(xiàn)。機(jī)器之心報(bào)道，編輯：張倩。斯坦福經(jīng)典教材《The Element of Learning》（簡稱 ESL）被稱為頻率學(xué)派的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)「圣經(jīng)」，由三位統(tǒng)計(jì)學(xué)大師——Trevor Hastie、Robert 、Jerome Friedman 共同完成。這本書介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、分類樹和 boosting、圖模型、隨機(jī)森林、集成方法、Lasso 最小角度回歸和路徑算法、非負(fù)矩陣分解和譜聚類等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以幫助讀者了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法全貌。但對于剛?cè)腴T的小白來說，把這本經(jīng)典教材啃下來難度還是相當(dāng)大的，因?yàn)闀杏写罅康墓?、矩陣推?dǎo)，總長度達(dá)到 700 多頁。因此，Trevor Hastie 等人又寫了一本入門級的《 to Learning with R（統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論：基于 R 應(yīng)用）》（簡稱 ISL），幫助更多的人盡快上手。ISL 弱化了數(shù)學(xué)推導(dǎo)的細(xì)節(jié)，更注重方法的應(yīng)用，相當(dāng)于 ESL 的導(dǎo)讀版，在入門讀者中很受歡迎。但美中不足的是，書中的練習(xí)是用 R 語言來實(shí)現(xiàn)的，這對于主要使用 Python 語言的機(jī)器學(xué)習(xí)研究者來說不太友好。為了克服這一障礙，有人嘗試用 Python 語言解決了書里的所有概念、應(yīng)用練習(xí)，并將其上傳到了 GitHub。GitHub 鏈接： Python 教程并重制了一些圖表。作者表示，完成這項(xiàng)工作并不簡單，需要做很多研究工作，書中也可能存在紕漏。和原書對應(yīng)，作者給出的 Python 解決方案正文也分為以下九章：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)線性回歸分類重采樣方法線性模型選擇與正則化非線性模型基于樹的方法支持向量機(jī)無監(jiān)督學(xué)習(xí)每章至少包含兩部分：應(yīng)用問題和概念問題，對應(yīng)書中兩種不同的練習(xí)題。第四章的「應(yīng)用問題」部分。如果你正在讀這本書或者想重新做一下書里的練習(xí)，可以參考這份 Python 版資料，也可以跟著教材的配套視頻邊學(xué)邊做。

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。