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Python机器学习案例精解 Cover

Python机器学习案例精解

Chinese Edition

Publisher:Packt Publishing Limited
By:  and    
Paid access
|Sep 2024
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Description

用简单易学的示例，带你驶入机器学习的快车道

Key Features

  • 书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景
  • 讲解方式生动有趣。

Book Description

本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。
在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言来处理数据科学难题，并构建自己的解决方案。书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣。

• 本书包括以下内容：
• 利用Python语言抽取数据、处理数据和探索数据；
• 用Python对多维数据进行可视化，并抽取有用特征；
• 深入钻研数据分析技术，正确预测发展趋势；
• 用Python从头实现机器学习分类算法和回归算法；
• 用雅虎财经数据来分析和预测股价；
• 评估并优化机器学习模型的性能；
• 用机器学习和Python解决实际问题。

What you will learn

  • 利用Python语言抽取数据、处理数据和探索数据；
  • 用Python对多维数据进行可视化，并抽取有用特征；
  • 深入钻研数据分析技术，正确预测发展趋势；
  • 用Python从头实现机器学习分类算法和回归算法；
  • 用雅虎财经数据来分析和预测股价；
  • 评估并优化机器学习模型的性能；
  • 用机器学习和Python解决实际问题。

Who this book is for

本书适合Python程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。

Table of Contents

  1. 开始Python和机器学习之旅
  2. 用文本分析算法探索20个新闻组数据集
  3. 用朴素贝叶斯检测垃圾邮件
  4. 用支持向量机为新闻话题分类
  5. 用基于树的算法预测点击率
  6. 用对率回归预测点击率
  7. 用回归算法预测股价
  8. 最佳实践
https://github.com/packtpublishing/python-machine-learning-by-example
PDF ISBN: 978-1-83546-066-5
Publisher: Packt Publishing Limited
Copyright owner: © 2024 Packt Publishing Limited
Publication date: 2024
Language: English
Pages: 230
Related subjects:
Computer sciences,
Computer sciences, other
BISAC subjects:
COM051360,
COM004000,
COM037000
Thema subjects:
UMX,
UYQ,
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