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机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个必备模块。 许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依 赖这门技术。通过阅读本书，你将学习如何一步步构建真实的 机器学习应用程序。 本书以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学 习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本 书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机 器学习技术，包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目 都同时提供了教学和实践，你将学习如何使用聚类技术来发现 低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。 本书适合的读者 本书适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数 据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机 器学习系统的人们。 通过阅读本书，你将能够： ■ 了解Python机器学习的生态系统； ■ 了解如何执行线性回归； ■ 机器视觉概念的介绍； ■ 高级数据可视化技术； ■ 如何使用第三方API，部署机器学习模型； ■ 时间序列的建模技术； ■ 如何构建无监督模型。 直观的数据项目，应用高级机器学习方法解决日常问题 〔美〕Alexander T. Combs 著   黄申 译 美术编辑：董志桢 Python机器学习 实践指南 Python Machine Learning Blueprints Python 机器学习实践指南 Python 机器学习 实践指南 分类建议：计算机／机器学习／Python 人民邮电出版社网址： www.ptpress.com.cn '.1ZUIPOÐLl·2JOEE


 


/ö 〔美〕Alexander T. Combs 著   黄申 译 Python机器学习 实践指南 人 民 邮 电 出 版 社 '.1ZUIPOÐLl·2JOEE


 


/ö 内容提要 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，通过易 于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学习应用程序。 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，包括聚类 算法、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. C