Python機器學習實戰：真實智慧型案例實踐指南

內容簡介

本書幫你掌握通過機器學習和深度學習來識別和解決複雜問題所需的基本技能。本書使用了流行的 Python機器學習生態系統中的真實示例，將成為你在學習機器學習的藝術和科學並成為一名成功的從業者道路上的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會你如何成功思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目，並利用這些知識解決一些來自不同領域的實際問題，包括零售、運輸、電影、音樂、計算機視覺、藝術和金融。本書將教會你解決自己遇到的機器學習問題！

本書適合人工智慧、機器學習、深度學習相關行業的從業者和學習者閱讀。

圖書目錄

原書序言

原書前言

譯者簡介

第1部分　理解機器學習

第1章　機器學習基礎 // 2

1.1　機器學習的需求 // 3

1.2　理解機器學習 // 6

1.3　計算機科學 // 12

1.4　數據科學 // 14

1.5　數學 // 15

1.6　統計學 // 20

1.7　數據挖掘 // 22

1.8　人工智慧 // 22

1.9　自然語言處理 // 23

1.10　深度學習 // 24

1.11　機器學習方法 // 29

1.12　監督學習 // 30

1.13　無監督學習 // 33

1.14　半監督學習 // 36

1.15　強化學習 // 37

1.16　批量學習 // 37

1.17　線上學習 // 38

1.18　基於實例的學習 // 38

1.19　基於模型的學習 // 39

1.20　CRISP-DM處理模型 // 39

1.21　構建機器智慧型 // 45

1.22　真實案例研究：預測學生獲取推薦 // 47

1.23　機器學習的挑戰 // 55

1.24　機器學習的現實套用 // 55

1.25　總結 // 56

第2章　 Python機器學習生態系統 // 57

2.1　Python簡介 // 57

2.2　Python機器學習生態系統簡介 // 62

2.3　總結 // 100

第2部分　機器學習流程

第3章　數據的處理、重整以及可視化 // 102

3.1　數據收集 // 103

3.2　數據描述 // 116

3.3　數據重整 // 117

3.4　數據匯總 // 128

3.5　數據可視化 // 130 3.6　

總結 // 152

第4章　特徵工程和特徵選擇 // 153

4.1　特徵：更好地理解你的數據 // 154

4.2　重溫機器學習流程 // 155

Python機器學習實戰：真實智慧型案例實踐指南

基本介紹

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