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。

]]>