精通機器學習|使用Python (Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists)

Sarah Guido, Andreas C. Mueller 著、李宜修 譯

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產品描述

資料科學的學習指引 “對任何想要使用Python開始機器學習的人,這本書是很棒且超實用的資源。真希望當我開始使用scikit-learn時有這本書!” -Hanna Wallach, 微軟研究院資深研究員

機器學習已成為許多商業應用程式與研究專案的精華部分,但這個領域並不是大公司中規模龐大的研究團隊所獨有。

就算是使用Python的初學者,這本書也能教會你實際的方法,來建立自己的機器學習解決方案。

以現今可以取得的資料量來說,只要你能想到的,機器學習應用程式都能做到。

你將學習必要的步驟,使用Python和scikit-learn函式庫,來建立成功的機器學習應用程式。

作者Andreas Müller和Sarah Guido聚焦於使用機器學習演算法的實務面向,而不是它們背後的數學。

熟悉NumPy和matplotlib函式庫,將幫助你能從這本書獲益更多。

透過這本書,你將學到:

‧基本概念和機器學習應用程式

‧廣泛應用機器學習演算法的優點和缺點

‧使用機器學習如何重現資料,包含資料的重點面向

‧模型評估的進階方法和參數調整

‧對鏈結模型的pipeline概念和封裝工作流程

‧運作文字資料的方法,包含特定文字的處理技術

‧對改善機器學習和資料科學技巧的建議 "

目錄大綱

前言

chapter 01  導讀

chapter 02  監督式學習

chapter 03  非監督式學習和前處理

chapter 04  資料重現和特徵工程

chapter 05  評估和改善模型

chapter 06  演算法 Chains 和 Pipelines

chapter 07  使用文字資料工作

chapter 08  尾聲

索引