Python机器学习50天学习指南（包含源码）

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Python源码求解一元函数-100天学习指南作者：骆昊。由于个人时间有限，创建了Python100天学习交流群，群号680701107，欢迎加入。群内大拿涵盖Python语言入门到Web应用开发、数据分析到机器学习等各领域。感谢千锋教育Python教学部的支持。 Python的应用领域和就业形势分析显示，Python是一门优雅、明确、简单的编程语言，适合非专业人士快速上手。其开源系统具有强大的生态圈和高可读性，支持面向对象和函数式编程，可通过调用C/C++代码扩展功能。目前Python在云基础设施和DevOps等领域应用广泛。

SQL学习指南，适合初学者入门SQL，帮助理解SQL基础知识和应用。

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

PySpark 的机器学习书，页面挺厚，532 页，但内容讲得还挺实在，尤其是你对大数据和 Spark 有兴趣的话，绝对值得啃一啃。这是 2017 年出的第二版，第一版是在 2015 年出的，升级内容不少。 PySpark和Spark MLlib怎么结合，书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务，流程也清晰，管道（Pipeline）也都搭配得当，挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。 Rajdeep Dua 他们写得还不错，代码量比较多，配套的数据集也能直接跑起来，省事不少。响应也快，部署也讲了点，虽然略简单，但够用。 哦对了，如果你手头用的是 2.x 版

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

利用梯度下降和牛顿法求解Rosenbrock函数最小值 本实例探讨如何使用Python和机器学习库，通过梯度下降和牛顿法两种优化算法寻找Rosenbrock函数的最小值。 机器学习概述 机器学习致力于研究能够从经验中学习并改进性能的算法。其核心要素包括： 算法: 用于学习和预测的核心程序。 经验: 指的是用于训练算法的数据，也称为训练集。 性能: 指算法根据经验进行预测的能力，通常通过评估指标来衡量。 机器学习的典型流程为：使用数据训练模型，评估模型性能，若性能不达标则调整算法或数据，直至模型达到预期效果。 监督学习 监督学习是机器学习的一大分支，其目标是从已标注的训练数据中学习一个函数，

《Python机器学习》中第五章深入探讨了主成分分析 (PCA) 的概念和应用。PCA是一种用于提取主要特性的降维技术，在机器学习中广泛应用于数据可视化、特征选择和降噪等任务。