《机器学习算法与实现 —— Python编程与应用实例》试读一

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《机器学习算法与实现 —— Python编程与应用实例》试读一 [复制链接]

很荣幸能够试读该书，由于拿到时间比较短，只大致翻读了前两章，跟大家大致分享一下。

本书一共11章，全书共332，是一本很厚实的书，而且书中插图均为彩色，是比较不多见的。

前三章为python基础知识讲解，包括环境搭建，及基本语法数据结构等。本书是基于Jupyter Notebook为开发工具进行试验的，所以本书着重讲解了相关的安装使用方法。由于本人不是计算机专业，很多知识学习的都不是很系统，书中的很多地方也对我的知识体系进行了补缺补漏，如设置conda软件源，Jupyter Notebook快捷键查看方法（在单元格呈蓝色时按"h"键查看），Magic关键字等。

对于数据结构方面，书中介绍了列表，元组，集合，字典等，不仅给出了各数据结构的定义，还有操作方法及常用函数，并且也给出了详尽的实例。但是数据结构应该是初学者最容易搞不清楚的地方，还是建议对其进行比较，并且单独开辟一个小节进行归纳总结。毕竟本书实际应该是作为高校教材，内容应该更加聚焦基础。下面对这几种数据结构进行一些总结，希望大家批评指正

列表：动态，长度不固定，可以增删改；支持索引、切片、嵌套、函数转换和内置函数。

元组：静态，长度固定，不能直接增删改，但可以合并元组；支持索引、切片、嵌套、函数转换和内置函数。

字典：由key和value组成，字典是有序的，可变的；支持索引操作，key不能重复，字典对应的哈希表中存储了哈希值、key和value

集合：集合没有key和value的配对，是无序的，且元素值唯一，可变的；不支持索引/切片操作，值不能重复，集合对应的哈希表中仅存储了哈希值

4-6章主要介绍三种机器学习算法，K最近邻算法，K均值聚类算法及逻辑斯蒂回归。将在接下来的两周进行阅读和实践，希望进度能快一点，好好学习一下这本书。