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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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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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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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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