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  • 日期: 2018-05-19
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标签: python机器学习

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感兴趣的初学者展示,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

* 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议

目录

版权声明

O\'Reilly Media, Inc. 介绍

前言

第 1 章 引言

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 算法链与管道

第 7 章 处理文本数据

第 8 章 全书总结

关于作者

关于封面

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