Python Machine Learning By Example

布克斯 全部内容, 电子书 105 次浏览 , 没有评论

本书介绍
数据科学和机器学习是当今技术世界中最热门的词汇之一。人们对机器学习重新产生兴趣的原因是,数据挖掘和贝叶斯分析比以往任何时候都更受欢迎。这本书是机器学习的切入点。

本书首先介绍机器学习和python语言,然后向您展示如何完成设置。接下来,您将学习所有重要的概念,如探索性数据分析、数据预处理、特征提取、数据可视化和聚类、分类、回归和模型性能评估。通过包括各种项目的帮助,您会发现获得几个重要的机器学习机制很有趣。算法–它们不再像他们想的那样晦涩难懂。而且,你将被引导一步一步地建立你自己的模型。最后,你将收集到机器学习生态系统的概貌和应用机器学习技术的最佳实践。

通过这本书,你将学习如何解决数据驱动的问题,并使用强大而简单的语言python来实现你的解决方案。有趣且容易遵循的例子,比如新闻主题分类、垃圾邮件检测、在线广告点击、股票价格预测,都会让你一直坚持到你达到目标。

你会学到什么
利用python处理数据提取、操作和探测技术的能力,使用python将分布在多维的数据可视化,并提取有用的特性,深入分析世界,正确地预测情况,在python中从无到有地实现机器学习分类和回归算法,惊讶地看到这些算法在行动中评估机器学习模型的性能并优化其解决有趣的现实世界。在旅途中使用机器学习和python的问题

目录
Chapter 1. Getting Started With Python And Machine Learning

Chapter 2. Exploring The 20 Newsgroups Data Set

Chapter 3. Spam Email Detection With Naive Bayes

Chapter 4. News Topic Classification With Support Vector Machine

Chapter 5. Click-Through Prediction With Tree-Based Algorithms

Chapter 6. Click-Through Rate Prediction With Logistic Regression

Chapter 7. Stock Prices Prediction With Regression Algorithms

Chapter 8. Best Practices
[ypbtn]https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Fxiaoding.pipipan.com%2Ffs%2F1927055-242282290[/ypbtn]

发表评论

Go