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Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

本书介绍

用python在六个步骤中掌握机器学习，并探索高级主题的基础，所有这些都是为了使您成为一名有价值的实践者。这本书的方法是基于“六度分离”理论，即每个人和每件事都有六个步骤。用python六步掌握机器学习分为两个部分：理论概念和使用合适的python包的实际实现。您将学习Python编程语言、机器学习历史、进化和系统开发框架的基础知识。关键数据挖掘/分析的概念，如特征降维、回归、时间序列预测及其在scikit高效实现学习也包括在内。最后，您将探索高级文本挖掘技术、神经网络和深层学习技术及其实现。本书中的所有代码都将以IPython笔记本的形式提供，以使您能够尝试这些示例并将它们扩展到您的优势。

你会学到什么

考察python编程语言的基本原理回顾机器学习的历史和演化了解机器学习系统开发框架用实例实现有监督/无监督/强化学习技术探索高级文本挖掘技术的基础实现各种深度学习框架。

这本书是给谁的

Python开发人员或数据工程师希望将他们的知识或职业扩展到机器学习领域。非python(r、SAS、SPSS、MATLAB或任何其他语言)机器学习实践者希望在python中扩展他们的实现技能。新手机器学习实践者希望学习高级主题，如超参数调优、各种集成技术、自然语言处理(NLP)、深度学习和强化学习的基础知识。

目录

Chapter 1: Step 1 – Getting Started in PythonChapter 2: Step 2 – Introduction to Machine LearningChapter 3: Step 3 – Fundamentals of Machine LearningChapter 4: Step 4 – Model Diagnosis and TuningChapter 5: Step 5 – Text Mining and Recommender SystemsChapter 6: Step 6 – Deep and Reinforcement Learning

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