Python机器学习基础教程
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图灵程序设计丛书

Python机器学习基础教程

Andreas C. Mu?ller , Sarah Guido (作者) 张亮(hysic) (译者)
以机器学习算法实践为重点,使用scikit-learn库从头构建机器学习应用
本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

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出版信息

  • 书  名Python机器学习基础教程
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 岳新欣
  • 出版日期2018-02-07
  • 书  号978-7-115-47561-9
  • 定  价79.00 元
  • 页  数285
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Introduction to Machine Learning with Python
  • 原书号9781449369415
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  • 本书特色

    机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术?#34892;?#36259;的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事!

    书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

    * 机器学习的基本概念及其应用
    * 常用机器学习算法的优缺点
    * 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面
    * 模型评估和调参的高级方法
    * 管道的概念
    * 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法
    * 进一?#25945;?#39640;机器学习和数据科学技能的建议

    目录

    版权声明 阅读
    O'Reilly Media, Inc. 介绍 阅读
    前言 阅读
    第 1 章 引言 阅读
    第 2 章 监督学习
    第 3 章 无监督学习与预处理
    第 4 章 数据表示与特征工程
    第 5 章 模型评估与改进
    第 6 章 算法?#20174;?#31649;道
    第 7 章 处理文本数据
    第 8 章 全书总结
    关于作者 阅读
    关于封面 阅读

    作者介绍

    Andreas C. Mu?ller,scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。

    Sarah Guido,Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。

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      • @Guibs 纸质书哈

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