机器学习开发者指南

本书将带领读者学习如何实施各种机器学习技术及其日常应用的发。本书分为9章，从易于掌握的语言基础数据和数学模型始，向读者介绍机器学习领域中使用的各种库和框架，然后通过有趣的示例实现回归、聚类、分类、神经网络等，从而解决如图像分析、自然语言处理和时间序列数据的异常检测等实际问题。 本书适合机器学习的发人员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员，以及想要学习机器学习的技术爱好者阅读。使用任何脚本语言的编程人员都可以阅读本书，但如果熟悉Python语言的话，将有助于充分理解本书的内容。
【推荐语】
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和发。 阅读本书，你将学到： ·通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； ·了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； ·通过流行的编程框架了解先概念； ·为从事机器学习领域的工作做好准备； ·了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； ·掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
【作者】
Rodolfo Bonnin是阿根廷国家科技大学的系统工程师，博士。他在德国斯图加特大学学习并行编程和图像理解的研究生课程。 自2005年以来，他一直在研究高性能计算，并于2008年始研究和实现卷积神经网络，编写支持CPU和GPU的神经网络前馈阶段。近，他一直致力于利用神经网络行欺诈模式检测的工作，并使用机器学习技术行信号分类。 他也是《Tensorflow机器学习项目实战》的作者。