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Python机器学习 预测分析核心算法

Python机器学习 预测分析核心算法

[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著
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内容简介

在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的Python 发人员,帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。
【推荐语】
机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。 本书通过集中介绍两类可以行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。 作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。 本书为不具备数学或统计背景的读者量身造,详细介绍了如何: ● 针对任务选择合适算法; ● 对不同目的应用训练好的模型; ● 学习数据处理机制,准备数据; ● 评估模型性能以保证应用效果; ● 掌握Python 机器学习核心算法包; ● 使用示例代码设计和构建你自己的模型; ● 构建实用的多功能预测模型。
【作者】
Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习,提供机器学习项目咨询,同时参与了多家创业公司,涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后,创建并运营了两家硅谷创业公司,这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。
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