Python機器學習

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內容描述

《Python機器學習》通過解釋數學原理和展示編程示例對機器學習進行了系統、全面的解析。《Python機器學習》共分為12章，內容涵蓋了機器學習以及Python語言的基礎知識、特徵工程的概念與操作技術、數據可視化技術的實現、監督學習及無監督學習算法、文本分析、神經網絡和深度學習、推薦系統的構建方法以及預測處理時間序列的方法等。閱讀《Python機器學習》能夠加深讀者對機器學習的認識和理解，從而達到理論與實踐相結合、學以致用的目的。
《Python機器學習》適合Python程序員、數據分析人員、對機器學習感興趣的讀者以及機器學習領域的從業人員閱讀。

目錄大綱

內容提要      
彩圖      
感謝      
前言      
資源與支持      
第1章走進機器學習      
第2章了解Python      
第3章特徵工程
第4章數據可視化
第5章回歸
第6章高級回歸
第7章分類
第8章無監督學習
第9章文本分析
第10章神經網絡與深度學習
第11章推薦系統
第12章時間序列分析