机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi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Python机器学习实践指南 ,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。 Python机器学习实践指南以通俗易懂,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。
Python机器学习实践指南Python机器学习实践指南
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Python机器学习实践指南 ,你将能:
·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。
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