python机器学习-音乐分类器实现

资源名称：Python机器学习PDF 作者简介：SebastianRaschka是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客AnalyticsVidhya评为Git

机器学习——Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例

机器学习：使用Python（中文版）原文：http://machine-learning-python.kspax.io這份文件的目的是要提供Python之機器學習套件scikit-learn(h

绍必要的基础概念后，着重从如何调用机器学习算法解决实际问题入手

机器学习笔记,后续整理一些Python库使用方法与代码

python机器学习算法.mobi格式。适合用来在手机或者电脑查看

2016年出版的新书，介绍了高级的机器学习算法以及详细的代码讲解和实现。比如，PCA，kmeans，自组织映射，深度信念网络，降噪自动编码，卷积神经网络，特征工程和Ensemble等。介绍的算法实用性

很好的一本介绍机器学习算法python实现的书籍，包括线性回归，非线性回归，SVM，决策树，贝叶斯分类等等

用来练习/展示编程技能的Python代码集pytudes - Python programs to practice or demonstrate skills

Sebastian Raschka，中文&带书签，全书共计274页。文字清晰，学习适用。