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机器学习系统设计 [德] Willi Richert 完整版PDF

2017-11-27 上传大小:34.22MB
如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。

本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如
何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

举几个例子,我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类,怎么知道某个音乐文件是爵士风格,还是重金属摇滚风格。另外,本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之,通过学习本书,读者可以掌握构建自己所需系统的各方面知识,并且学以致用,解决自己面临的现实问题。

读者只要具有一定的Python编程经验,能够自己安装和使用开源库,就足够了,即使对机器学习一点了解都没有也没关系。本书不会讲机器学习算法背后的数学。

目录
第1章 Python机器学习入门  1
1.1  梦之队:机器学习与Python  1
1.2  这本书将教给你什么(以及不会教什么)  2
1.3  遇到困难的时候怎么办  3
1.4  开始  4
1.4.1  NumPy、SciPy和Matplotlib简介  4
1.4.2  安装Python  5
1.4.3  使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据  5
1.4.4  学习NumPy  5
1.4.5  学习SciPy  9
1.5  我们第一个(极小的)机器学习应用  10
1.5.1  读取数据  10
1.5.2  预处理和清洗数据  11
1.5.3  选择正确的模型和学习算法  12
1.6  小结  20
第2章 如何对真实样本分类  22
2.1  Iris数据集  22
2.1.1  第一步是可视化  23
2.1.2  构建第一个分类模型  24
2.2  构建更复杂的分类器  28
。。。。。。。。。。。。。
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