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本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括 机器学习的基本概念及其应用 实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点 在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面 模型评估和调参的方法，重点讲解交衩验证和网格搜索 管道的概念 如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。
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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。* 机器学习的基本概念及其应用* 常用机器学习算法的优缺点* 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面* 模型评估和调参的方法* 管道的概念* 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法* 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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