机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据，本书代码经过精心剪裁，长度适中，以便你灵活将其运用到自己的项目中。
本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目时，可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述了机器学习的全过程，还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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