机器学习巨著《Python机器学习手册-从预处理到深度学习的实际解决方案》高清pdf分享

本书介绍

  这本实践指南为你提供了200多个独立的解决方案，专门针对工作中可能遇到的机器学习难题。如果你已经掌握了Python及其库，比如pandas和scikit-learn，这本书将帮助你解决从数据加载到模型训练，再到神经网络应用等一系列具体问题。书中的每个解决方案都配有可复制、粘贴的代码，以及如何使用示例数据集运行这些代码的说明，确保你能够立即实践。你可以根据自己项目的需要，调整这些示例代码。每个示例都附有讨论部分，解释解决方案背后的原理和背景。

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  通过这本书，你将超越理论，学习构建实际机器学习应用的具体步骤。内容包括数据的向量化、矩阵和数组操作、从多种数据源（如CSV、JSON、SQL数据库、云存储等）加载数据、处理不同类型数据（数值、分类、文本、图像以及日期时间数据）、特征降维、模型评估与选择等。你还将学习到线性和逻辑回归、决策树、随机森林、最近邻算法、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、聚类以及基于树的模型等多种机器学习技术。此外，书中还介绍了如何使用不同框架保存、加载和部署训练好的模型。

  作者Kyle Gallatin是一位专注于机器学习基础架构的软件工程师，拥有丰富的数据分析、数据科学和机器学习领域的工作经验。他不仅是一位专业的数据科学教育者，还是一名志愿计算机科学教师，并频繁在软件工程与机器学习领域的交叉学科发表文章。Kyle目前在Etsy的机器学习平台团队担任软件工程师，致力于推动机器学习技术的发展和应用。

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大模型科技说

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