【新书】用Python六步掌握机器学习，第二版，469页pdf，使用Python进行预测数据分析的实用实现指南Mastering Machine Learning with Python in Six Steps, 2nd Edition A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python

主题： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

简介： 分六个步骤探索高级Python 3主题的基本原理，所有这些步骤都是为了让您成为一个有价值的实践者而设计的。这个更新版本的方法是基于“六度分离”理论，它指出每个人和所有事物都是最大的六步，并将每一个主题呈现为两个部分：理论概念和使用适当的Python 3包的实际实现。您将从Python3编程语言的基础知识、机器学习历史、演化和系统开发框架开始。本文还介绍了探索性分析、特征降维、回归、时间序列预测等关键数据挖掘/分析概念及其在Scikit学习中的有效实现。您还将学习常用的模型诊断和调优技术。其中包括类创建的最佳概率截止点、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化以及物联网数据的降噪技术。最后，您将回顾高级文本挖掘技术、推荐系统、神经网络、深度学习、强化学习技术及其实现。本书中提供的所有代码都将以iPython笔记本的形式提供，使您能够尝试这些示例并将它们扩展到您的优势。

作者简介： Swamynathan Manohar 是一名数据科学从业者和一名狂热的程序员，在数据仓库、商业智能（BI）、分析工具开发、即席分析、预测建模、数据科学产品开发、咨询等各种数据科学相关领域拥有超过14年的经验，制定策略并执行分析计划。