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Python大规模机器学习

Python大规模机器学习

(荷)巴斯蒂安·贾丁(Bastiaan Sjardin)
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内容简介

本书不仅介绍大规模机器学习的基本概念,还包含丰富的案例研究。书中所选皆为*实用的技术和工具,而对理论细节不行深讨论,旨在提供大规模机器学习方法(甚至非常规方法)。不管是初学者、普通用户还是专家级用户,通过本书都能理解并掌握利用Python行大规模机器学习。为让读者快速掌握核心技术,本书由浅深讲解大量实例,图文并茂呈现每一步的操作结果,帮助读者更好地掌握大规模机器学习Python工具。例如:基于Scikit-learn可扩展学习、 Liblinear和Vowpal Wabbit快速支持向量机、基于Theano与H2O的大规模深度学习方法、TensorFlow深度学习技术与在线神经网络方法、大规模分类和回归树的可扩展解决方案、大规模无监督学习(PCA,聚类分析和主题建模等)扩展方法、Hadoop和Spark分布式环境、Spark机器学习实践以及Theano和GPU计算的基础知识。
【作者】
Bastiaan Sjardin是一位具有人工智能和数学背景的数据科学家和公司创始人。他获得莱顿大学和麻省理工学院(MIT)校园课程联合培养的认知科学硕士学位。在过去五年中,他从事过广泛的数据科学和人工智能项目。他是密歇根大学社会网络分析课程Coursera和约翰斯·霍普金斯大学机器学习实践课程的常客。他擅长Python和R编程语言。目前,他是Quandbee(http://wwwquandbeecom)的联合创始人,该公司主要提供大规模机器学习和人工智能应用。 Luca Massaron是一位数据科学家和市场研究总监,擅长多元统计分析、机器学习和客户洞察力研究,在解决实际问题和应用推理、统计、数据挖掘和算法来为用户创造价值方面有十多年经验。从成为意大利网络观众分析的先驱,到跻身前十名的Kaggler,他一直对数据分析充满热情,还向专业人士和普通大众展示数据驱动知识发现的潜力,相比不必要的复杂性,他更喜欢简洁。他相信仅仅通过基本操作就可以在数据科学中收获很多东西。 Alberto Boschetti是一位具有信号处理和统计专业知识的数据科学家。他获得电信工程博士学位,目前在伦敦生活和工作。在其工作项目中,他面临过从自然语言处理(NLP)和机器学习到分布式处理的挑战。 他在工作中充满热情,始终努力了解数据科学的*新发展,他喜欢参加聚会、会议和其他活动。
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