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数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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Python机器学习实战 真实智能案例实践指南 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
编辑推荐● AI核心知识+多行业实战案例详解● 涵盖零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等实战案例，掌握开发核心技能帮你掌握利用机器学习与深度学习识别和解决复杂问题所需的技能，深入讲解Python机器学习生态系统的实战案例，本书是你学习并成为AI行业成功从业者的完美指南。第1步着重理解机器学习的概念和工具。第2步详细介绍标准的机器学习流程，重点是数据处理分析、特征工程和建模等核心知识。第3步深入讲解涉及不同领域和行业的多个实战案例，包括零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等领域实战案例。你将掌握：● 学会执行端到端机器学习项目和系统。● 学会使用行业标准化、开源、强大的机器学习工具和框架进行实战。● 学会深入案例研究，剖析机器学习和深度学习在不同领域和行业中的实战应用。●
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本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。 这本书可以带给你什么价值： 详解机器学习经典算法
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