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Python机器学习实践指南

AI书籍 wanyahai 3个月前 (10-01) 166次浏览 0个评论 扫描二维码

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时 Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将 Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有 10 章。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。
本书适合 Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

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资深讲师。

第 1 章 Python 机器学习的生态系统
第 2 章构建应用程序,发现低价的公寓
第 3 章构建应用程序,发现低价的机票
第 4 章使用逻辑回归预测 IPO 市场
第 5 章创建自定义的新闻源
第 6 章预测你的内容是否会广为流传
第 7 章使用机器学习预测股票市场
第 8 章建立图像相似度的引擎
第 9 章打造聊天机器人
第 10 章构建推荐引擎


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