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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Python机器学习基础教程[德]安德里亚斯·穆勒（Andreas C.Müller)【美】莎拉·吉多(Sarah Gu 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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，重点讲解交叉验证和网格搜索；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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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115475619 Author 作者 (德)安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著;张亮 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 285页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 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，重点讲解交叉验证和网格搜索；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
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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍，通过结合Python 当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言，辅以大量有趣的生活例子，既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用，又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。 1．结构编排注重算法间的内在逻辑，为读者提供较好阅读体验 本书从初学者的视角，在注重机器学习的主要原理与数学基础之上，以平实通俗的语言，带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题，从监督学习到无监督学习的顺序，内容编排注重算法间的内在逻辑，给读者较好地阅读体验。 2．内容深入浅出，以实例引导，方便读者快速入门 本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等，基本做到了每个关键知识点的案
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用【正版图书，达额减，电子发票】 【正版书籍，满额减，电子发票】
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工
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视频教学 本书提供350分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法，解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 算法实例典型，讲解详细 本书每一章均提供了多个实例，这些实例都是经典的算法问题，在各种应用与面试场合中出现频率极高，配合详细的讲解，便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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本书是一本写给小白的Python入门书，用通俗易懂的语言和简短的代码案例，带领读者快速入门。 全书案例丰富，并附有详细的代码解析，可以让读者在实践中理解知识点，在快速掌握相关技术的同时培养一定的编程思维。 本书配有119段视频讲解和PPT教学课件，方便读者高效率自学。 本书在写作时特别注意各版本之间的功能变化、新功能的应用方法及注意事项，读者无论选择Python 3.x哪个版本（甚至Python 2.x），都能够很好地使用本书学习。 从基础到进阶 ，涵盖实际工作时Python编程所有常用知识点。 从理论到实践 ，勤动手、多动脑，活学活用，快速提升编程水平。 从代码到思维 ，代码有详细解析，潜移默化培养编程思维。
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用[印度]Nitin Hardeniya 哈登尼亚人民邮电出版 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
NLTK 库是当前自然语言处理（NLP）领域zui为流行、使用zui为广泛的库之一, 同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。 本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用，涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。 本书适合 NLP 和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的zishenPython程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
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零基础入门机器学习技术，该怎么学？ 面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ 人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习 小白书 正是你的选择 硬核 的机器学习书也可以很有趣！ 1.本书以AI菜鸟 小冰 拜师程序员 咖哥 为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的入门路线。 2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连接入门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。 3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。
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介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。
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