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Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习

Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习

韩慧昌,林然,等
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内容简介

这是一本关于Python的图书,采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案(并提供了相关代码,读者可以复制并粘贴这些代码,用在自己的程序中),针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的*常见任务,涵盖*简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。本书不是机器学习的门书,适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考,他们可以借鉴书中的代码,快速解决在机器学习的日常发中遇到的挑战。
【推荐语】
采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案,以及代码 在代码中加深对理论的理解
【作者】
Chris Albon是一位有十年经验的数据科学家和政治学家,他将统计学习、人工智能和软件工程应用到政治和社会活动以及人道主义活动中,譬如监查选举情况、灾难救助等。目前,Chris是肯尼亚创业公司BRCK的首席数据科学家。这家公司致力于为前沿市场的互联网用户构建一个稳健的网络。 韩慧昌,毕业于北京科技大学,ThoughtWorks高级咨询师,有多个大型企业AI项目经验。林然,有6年多的发经验、4年多Python发经验,在航空、零售、物流、汽车、通讯等多个行业应用过机器学习算法。徐江,毕业于瑞典皇家理工学院的系统生物学专业,曾就职于Thoughtworks软件技术有限公司。
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