Python机器学习案例精解: Chinese Edition

Posts & Telecom Press · Yuxi (Hayden) Liu

2024년 2월 · Packt Publishing Ltd

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eBook 정보

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。

저자 정보

Yuxi(Hayden)Liu是加拿大多伦多市一家跨国网络媒体公司的数据科学家,他从事消息应用优化工作。他的研究方向是社交网络挖掘、社交个性化(social personalization)、用户人口统计学特征和兴趣预测、垃圾信息监测和推荐系统。他曾在多家程序化广告投放公司工作,担任数据科学家职位,他将机器学习专业知识应用于广告优化、点击率和转化率预测、点击欺诈检测等。Yuxi拥有多伦多大学的硕士学位,研究生期间曾发表过5篇IEEE期刊文章和会议论文。他喜欢爬取网络数据,并从中获取有价值的信息。他还热衷于投资。