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Python机器学习实践指南

Python机器学习实践指南

[美] Alexander T. Combs
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内容简介

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
【推荐语】
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域,如机器人、医学、零售和出版等,都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。 
Python机器学习实践指南 以通俗易懂,简洁明了的方式,教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目,本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术,包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践,你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票,以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。
Python机器学习实践指南适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师,以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。 
通过阅读Python机器学习实践指南 ,你将能: 
·了解Python机器学习的生态系统; 
·了解如何执行线性回归; 
·机器视觉概念的介绍; 
·高级数据可视化技术; 
·如何使用第三方API,部署机器学习模型; 
·时间序列的建模技术; 
·如何构建无监督模型。

【作者】
Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成,以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职zi深讲师。
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