python机器学习实践指南电子书pdf书-Python机器学习实践指南中文版带书签原书代码数据集

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编辑点评:

Python机器学习实践指南,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。

Python机器学习实践指南中文版带书签原书代码数据集

前言

机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个必备模块。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。在这本书中,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。

通过易于理解的项目,你将学习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。例如,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。本书以通俗易懂、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。

编辑推荐

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。

作者简介

Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。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。

本书涵盖的内容

第1章,Python机器学习的生态系统,深入Python,它有一个深度活跃的开发者社区,而且许多开发者来自科学社区。这为Python提供了丰富的科学计算库。在本章中,我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境,以最好地利用它们。

第2章,构建应用程序,发现低价的公寓,指导我们构建第一个机器学习应用程序,我们从一个最小但实际的例子开始:建设应用程序来识别低价的公寓。到本章结束,我们将创建一个应用程序,使得寻找合适的公寓变得更容易点。

第3章,构建应用程序,发现低价的机票,演示了如何构建应用程序来不断地监测票价。一旦出现异常价格,应用程序将提醒我们,可以快速采取行动。

第4章,使用逻辑回归预测IPO市场,展示了我们如何使用机器学习决定哪些IPO值得仔细研究,而哪些可以直接跳过。

第5章,创建自定义的新闻源,介绍如何构建一个系统,它会了解你对于新闻的品味,而且每天都可以为你提供个性化的新闻资讯。

第6章,预测你的内容是否会广为流传,检查一些被大家广泛分享的内容,并试图找到这种内容相对于其他人们不愿分享的内容有哪些特点。

第7章,使用机器学习预测股票市场,讨论如何构建和测试交易策略。当你试图设计属于自己的系统时,有无数的陷阱要避免,这是一个几乎不可能完成的任务。但是,这个过程有很多的乐趣,而且有的时候,它甚至可以帮你盈利。

第8章,建立图像相似度的引擎,帮助你构建高级的、基于图像的深度学习应用。我们还将涵盖深度学习的算法来了解为什么它们是如此的重要,以及为什么它们成为了最近研究的热点。

第9章,打造聊天机器人,演示如何从头构建一个聊天机器人。读完之后,你将了解更多关于该领域的历史及其未来前景。

第10章,构建推荐引擎,探讨不同类型的推荐系统。我们将看到它们在商业中是如何实现和运作的。我们还将实现自己的推荐引擎来查找GitHub资料库。

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