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
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2017-10-31
- 定價: $680
- 售價: 9.5 折 $646
- 貴賓價: 9.0 折 $612
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 384
- ISBN: 9864763660
- ISBN-13: 9789864763665
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相關分類:
Python 程式語言、Machine Learning 機器學習
- 相關原文書: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists (Paperback)
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商品描述
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