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《Python机器学习项目实战 》书籍分享（包邮送书五本）

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机器学习介绍

机器学习是一门跨学科的学科，使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。

机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。随着数据越来越多，机器学习应用的准确性也会越来越高。现在机器学习技术的应用范围非常广泛，比如家居生活、购物、娱乐媒体和医疗保健等。

机器学习和人工智能是密不可分的关系，机器学习是人工智能的一个子集。人工智能是基于数据处理来做出决策和预测。通过机器学习算法，人工智能不仅能够处理数据，还能在不需要额外编程的情况下，利用这些数据进行学习，变得更加智能。人工智能是父集，包含了机器学习的所有子集。机器学习的分支包括深度学习和神经网络，它们是人工智能的重要组成部分。

机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型，使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

《Python机器学习项目实战 》书籍分享

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《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习，需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。《Python机器学习项目实战》完全满足这三点！
　　
《Python机器学习项目实战》展示了现实、实用的机器学习场景，并全面、清晰地介绍了机器学习的关键概念。在学习《Python机器学习项目实战》的过程中，读者将会完成一些引人入胜的项目，比如使用线性回归预测汽车价格，部署客户流失预测服务等。读者将超出算法，学习在无服务器系统上部署机器学习应用，以及使用Kubernetes和Kubeflow服务模型等重要技术。大家埋头苦学，亲自动手，享受掌握机器学习技能的乐趣！

主要内容：

  • 收集和清理训练模型的数据
  • 使用流行的Python工具，包括NumPy、Scikit-Learn和TensorFlow
  • 将机器学习模型部署到生产环境中

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