Python机器学习基础教程
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图灵程序设计丛书

Python机器学习基础教程

Andreas C. Müller , Sarah Guido (作者) 张亮(hysic) (译者)
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以机器学习算法实践为重点,使用scikit-learn库从头构建机器学习应用
本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

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出版信息

  • 书  名Python机器学习基础教程
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 岳新欣
  • 出版日期2018-02-07
  • 书  号978-7-115-47561-9
  • 定  价79.00 元
  • 页  数285
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Introduction to Machine Learning with Python
  • 原书号9781449369415

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本书特色

机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事!

书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

* 机器学习的基本概念及其应用
* 常用机器学习算法的优缺点
* 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面
* 模型评估和调参的高级方法
* 管道的概念
* 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法
* 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc. 介绍 阅读
前言 阅读
第 1 章 引言 阅读
第 2 章 监督学习
第 3 章 无监督学习与预处理
第 4 章 数据表示与特征工程
第 5 章 模型评估与改进
第 6 章 算法链与管道
第 7 章 处理文本数据
第 8 章 全书总结
关于作者 阅读
关于封面 阅读

作者介绍

Andreas C. Müller,scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。

Sarah Guido,Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。
  • 据说英文版不错,静候佳音。
    特价萝卜  发表于 2017-06-26 15:27:02
    推荐
  • 种草
    jackpy  发表于 2017-11-29 09:23:37
    推荐
  • 正在排版是不是就说明快了?
    Guibs  发表于 2017-12-12 21:50:55
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    • 是的,1月份会出版。

      岳新欣  发表于 2017-12-13 08:41:58
    • @岳新欣 电子版么

      Guibs  发表于 2017-12-13 10:19:09
    • @Guibs 纸质书哈

      岳新欣  发表于 2017-12-13 11:25:40
  • 我买了这本实体书,但是用实体书封底的刮刮乐刮出的优惠码买电子书,却提示我是无效的优惠码,请问实体书封底的优惠码可以用吗?
    欧阳杼  发表于 2018-03-30 22:20:05
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  • 从京东购买的该本书油墨似乎很浅,在图书馆看有些费劲,是不是都是这样的?
    版次:2018年1月河北第1次印刷,三河市书文印刷有限公司印刷
    周涵  发表于 2018-04-15 20:58:12
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