Python機器學習（原書第2版）

內容簡介

本書自第1版出版以來，備受廣大讀者歡迎。與同類書相比，本書除了介紹如何用Python和基於Python的機器學習軟體庫進行實踐外，還對機器學習概念的必要細節進行討論，同時對機器學習算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋，是Python機器學習入門必讀之作。本書將帶領你進入預測分析的世界，並展示為什麼Python會成為數據科學領域首屈一指的計算機語言。如果你想更好地從數據中得到問題的答案，或者想要提升並擴展現有機器學習系統的性能，那么這本基於數據科學實踐的書籍非常值得一讀。它的內容涵蓋了眾多高效Python庫，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系統性地梳理和分析了各種經典算法，並通過Python語言以具體代碼示例的方式深入淺出地介紹了各種算法的套用，還給出了從情感分析到神經網路的一些實踐...(展開全部) 本書自第1版出版以來，備受廣大讀龍婚多愚者歡迎。與同類書相比，本書除了介紹如何用Python和基於Python的機器學習軟體庫進行實踐外，還對機器學習概念的必要細節進行討論，同時對機贈膠碑器學習算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋，是Python機器學習入門必讀之作。本書將帶領你進入預測分析的世界，並展陵邀凝示為什麼Python會成為數據科學領域首屈一指的計算機語言。如果你想更好地從數據中得到問題的答案，或者想要提升並擴展現有機器學習系統的性能，那么這本基於數據科學實踐的書籍非常值得一讀。它的內容涵蓋了眾多高效Python庫，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系統性地梳理和分析了各種經典算法，並通過戶仔Python語言以具體代碼示例的方式深入淺出地介紹了各種算法的套用，還給出了從情感分析到神經網路的一些實踐技巧，這些內容能使你快速解決你和你的團隊面臨的一些重要問題。不管你是學習數據科學的初學者，還是想進一步拓展對數據科學領域的認知，本書都是一個重要且不可錯過的資源，它能幫助你了解如何使用Python解決數據中的關鍵問題。本書自第1版出版以來，備受廣大讀者歡迎。與同類書相比，本書除了介紹如何用Python和基於Python的機器學習軟體庫進行實踐外，還對機器學習概念的必要細節進行討論，同時對機器學習算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋，是Python機器學習入門必讀之作。本書將帶領你進入預測分析的世界，並展示為什麼Python會成為數據科學領域首屈一指的計算機語言。如果你想更好地從數據中得到問題的答案，或者想要提升並擴展現有機器學習系統的性能，那么這本基於數據科學實踐的書籍非常值得一讀。它的內容涵蓋了眾多高效Python庫，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系統性地梳理和分析了各種經典算法，並通過Python語言以具體代碼示例的方式深入淺出地介紹了各種算法的套用，還給出了宙堡影從情感分析到神經網路的一些實踐技巧，這些內容能使你快速解決你和你的團隊面臨的一些重要問題。不管你是學習數據科學的初學者，還是想進一步拓展對數據科學領域的認符束祖知，本書都是一個重要且不可錯過的資源，它能幫助你了解如何使用Python解決數據中的關鍵問題。本書將機器學習背後的基本理論與套用實踐聯繫起來，通過這種方式讓你聚焦於如何正確地提出問題、解決問題。書中講解了如何使用Python的核心元素以及強大的機器學習庫，同時還展示了如何正確使用一系列統計模型。在本書第1版的基礎上，作者對第2版進行了大量更新和擴展，納入最近的開源技術，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python構建高效的機器學習與深度學習套用的必要知識與技術。通過閱讀本書，你將學到：探索並理解數據科學、機器學習與深度學習棕籃奔鞏的主要框架通過機器學習模型與神經網路對數據提出新的疑問在機器學習中使用新的Python開源庫的強大功能掌握如何使用TensorFlow庫來實現深度神經網路在可訪問的Web套用中嵌入機器學習模型使用回歸分析預測連續目標的結果使用聚類發現數據中的隱藏模式與結構使用深度學習技術分析圖片使用情感分析深入研究文本與社交媒體數據塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）密西根州立大學博士，他在計算生物學領域提出了幾種新的計算方法，還被科技部落格Analytics Vidhya評為GitHub上最具影響力的數據科學家。他在Python編程方面積累了豐富經驗，曾為如何實際套用數據科學、機器學

Python機器學習（原書第2版）

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