出版日期：2018年01月
ISBN：9787115475619
[十位：711547561X]
页数：283
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《Python机器学习基础教程》图书目录：
前言 ix
第 1 章 引言 1
1.1 为何选择机器学习 1
1.1.1 机器学习能够解决的问题 2
1.1.2 熟悉任务和数据 4
1.2 为何选择Python 4
1.3 scikit-learn 4
《Python机器学习基础教程》编辑推荐与评论：
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**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**关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 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
《Python机器学习基础教程》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**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公司数据科学家。