Name: Python机器学习实践指南
ISBN: 9787115449061

作者: 库姆斯 (Alexander T.Combs)
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
原作名: Python Machine Learning Blueprints
译者: 黄申
出版年: 2017-5-1
页数: 251
定价: 69
装帧: 平装
ISBN: 9787115449061

豆瓣评分

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33人评价

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评价:

内容简介 · · · · · ·

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。

作者简介 · · · · · ·

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。

目录 · · · · · ·

第1章Python机器学习的生态系统1
1.1数据科学／机器学习的工作流程2
1.1.1获取2
1.1.2检查和探索2
1.1.3清理和准备3
1.1.4建模3
· · · · · · (更多)

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短评 · · · · · · ( 全部 12 条 )

Python机器学习实践指南的书评 · · · · · · ( 全部 2 条 )

热门只看本版本的评论

度吉腾点 2020-10-10 18:58:58

Tip:根据原代码的out部分造数据

1、一共十章，每章一个案例，实用性很强，但很多涉及到的网站不能能用了； 2、基于第一条，要想复现代码得先造数据（使用github上此书代码ipynb文件的out部分，可以造几十条~，聊胜于无）,链接： https://github.com/PacktPublishing/Python-Machine-Learning-Blueprints ； 3... (展开)

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