Python 機器學習實踐指南 (Python Machine Learning Blueprints)

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Python 機器學習實踐指南 (Python Machine Learning Blueprints)

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內容描述

機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過易於理解的項目詳細講述瞭如何構建真實的機器學習應用程序。
全書共有10章。第1章講解了Python機器學習的生態系統，剩餘9章介紹了眾多與機器學習相關的算法，包括聚類算法、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。
本書適合Python程序員、數據分析人員、對算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。
本文僅用於學習和交流目的，不代表異步社區觀點。非商業轉載請註明作譯者、出處，並保留本文的原始鏈接。

目錄大綱

第一章 Python 機器學習的生態系統
第2章構建應用程序，發現低價的公寓
第3章構建應用程序，發現低價的機票
第4章使用邏輯回歸預測IPO市場
第5章創建自定義的新聞源
第6章預測你的內容是否會廣為流傳
第7章使用機器學習預測股票市場
第8章建立圖像相似度的引擎
第9章打造聊天機器人
第10章構建推薦引擎

作者介紹

Alexander T. Combs是一位經驗豐富的數據科學家、策略師和開發人員。他有金融數據抽取、自然語言處理和生成，以及定量和統計建模的背景。他目前是紐約沉浸式數據科學項目的一名全職資深講師。
本文僅用於學習和交流目的，不代表異步社區觀點。非商業轉載請註明作譯者、出處，並保留本文的原始鏈接。