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《 用 Python 六步掌握机器学习 》
用 Python 在六个步骤中掌握机器学习,并探索高级主题的基础,所有这些都是为了使你成为一名有价值的实践者。
这本书的方法是基于 “六度分离” 理论,即每个人和每件事都有六个步骤。
本书分为两个部分:理论概念和使用合适的 Python 包的实际实现。
你将学习 Python 编程语言、机器学习历史、进化和系统开发框架的基础知识。关键数据挖掘/分析的概念,如特征降维、回归、时间序列预测及其在 scikit 高效实现学习也包括在内。最后,你将探索高级文本挖掘技术、神经网络和深层学习技术及其实现。
本书中的所有代码都将以 IPython 笔记本的形式提供,以使你能够尝试这些示例并将它们扩展到您的优势。
你会学到什么
考察 Python 编程语言的基本原理;
回顾机器学习的历史和演化;
了解机器学习系统开发框架;
用实例实现有监督 / 无监督 / 强化学习技术;
探索高级文本挖掘技术的基础;
实现各种深度学习框架。
这本书是给谁的?
Python 开发人员或数据工程师希望将他们的知识或职业扩展到机器学习领域。非 Python (r、SAS、SPSS、MATLAB 或任何其他语言) 机器学习实践者希望在 Python 中扩展他们的实现技能。
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