Python机器学习基础教程

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书名
Python机器学习基础教程
书号
9787115475619
页数
285
出版日期
2018-02-07
分类
编程开发书籍
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  • 图书简介
129
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。
  • 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	
关于作者
关于封面
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  • 作者介绍
Andreas C. Müller,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。