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机器学习系统设计

AI书籍 wanyahai 3个月前 (09-29) 118次浏览 0个评论 扫描二维码

如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而 Python 则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对 Python 的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从 Python 与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
举几个例子,我们会介绍怎么把 StackOverflow 的回答按质量高低进行分类,怎么知道某个音乐文件是爵士风格,还是重金属摇滚风格。另外,本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。
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如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而 Python 则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对 Python 的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从 Python 与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
举几个例子,我们会介绍怎么把 StackOverflow 的回答按质量高低进行分类,怎么知道某个音乐文件是爵士风格,还是重金属摇滚风格。另外,本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之,通过学习本书,读者可以掌握构建自己所需系统的各方面知识,并且学以致用,解决自己面临的现实问题。
读者只要具有一定的 Python 编程经验,能够自己安装和使用开源库,就足够了,即使对机器学习一点了解都没有也没关系。本书不会讲机器学习算法背后的数学。

第 1 章 Python 机器学习入门 1
第 2 章 如何对真实样本分类 22
第 3 章 聚类:寻找相关的帖子 35
第 4 章 主题模型 55
第 5 章 分类:检测劣质答案 67
第 6 章 分类 II:情感分析 89
第 7 章 回归:推荐 113
第 8 章 回归:改进的推荐 127
第 9 章 分类 III:音乐体裁分类 139
第 10 章 计算机视觉:模式识别 154
第 11 章 降维 171
第 12 章 大数据 188


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