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Python机器学习基础教程

Python机器学习基础教程_第1张图片

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。

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
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