提取码: v96j 通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。

Python拥有丰富的库和框架，如Scikit-learn，这些工具大大简化了机器学习算法的实现过程。 Scikit-learn是一个强大的机器学习库，提供了各种经典算法的实现，使开发者能够专注于问题解决而非底层代码3。

一个基于Scikit-Learn和UCI混凝土抗压强度数据集的简单机器学习案例/ A Very Simple Machine Learning Case Based on Scikit-Learn and UCI Concrete Compressive Strength Dataset ...

jieba 使用最广的分词模块 pandas 高效处理大型数据集常用的python模块 Scikit-learn 用于机器学习的Python工具包 Matplotlib 一个python的图形框架，用于绘制二维图形 requests 一个常用的Http库，用来发送网络请求 第一步，爬取微博数据 ...

在这个金秋九月，随着学生们重返校园，无数探索者也在职业生涯中寻求新的方向。一个共同的问题萦绕在心头：“如何跟上这个被AI定义的未来？”答案或许可以从日常的小事中寻找。