机器学习已经成为许多商业应用和研究项目中不可或缺的一部分,但这一领域并不仅限于拥有广泛研究团队的大公司。如果您使用Python,即使是初学者,这本书也会教你构建自己的机器学习解决方案的实用方法。今天,有了所有可用的数据,机器学习应用程序只受限于你的想象力。

您将学习使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习应用程序所需的步骤。两位作者安德烈亚斯•穆勒(Andreas Muller)和萨拉•圭多(Sarah Guido)关注的是使用机器学习算法的实践层面,而不是背后的数学。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于您从本书获得更多信息。

通过这本书,你会学到 :

  • 机器学习的基本概念和应用
  • 广泛应用的机器学习算法的优缺点
  • 如何表示机器学习处理过的数据,包括关注哪些数据方面
  • 先进的模型评估和参数调整方法
  • 用于链接模型和封装工作流的管道概念
  • 处理文本数据的方法,包括特定于文本的处理技术
  • 提高机器学习和数据科学技能的建议
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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