Python机器学习实践指南

内容简介

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极 致。

全书共有10 章。第 1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

目录

版权声明
内容提要
作者简介
审阅者简介
译者简介
译者序
前言
第1章 Python机器学习的生态系统
第2章 构建应用程序，发现低价的公寓
第3章 构建应用程序，发现低价的机票
第4章 使用逻辑回归预测IPO市场
第5章 创建自定义的新闻源
第6章 预测你的内容是否会广为流传
第7章 使用机器学习预测股票市场
第8章 建立图像相似度的引擎
第9章 打造聊天机器人
第10章 构建推荐引擎

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