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Python机器学习工程实战(第2版) (美)彼得·麦克马洪(Andrew P. McMahon) 著 殷海英 等 译
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《Python机器学习与量化投资》采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
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Python机器学习项目实战 清华大学出版社 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！
随着“大数据”时代的到来以及计算机算力的提升，机器学习进入一个新时代。以最近火热的ChatGPT为例，它是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器 人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。它的发展可谓是机器学习的巨大飞跃，甚至可以视为人类迈向“真?人工智能”的巨大跨越。随着机器学习技术的发展以及在各行各业的应用，可以说机器学习现在与我们每个人都息息相关。作为一名大学教师,我的主要研究领域为人工智能和深度学习，目前为研究生讲授《模式识别》等课程;同时也参与了多个与机器学习相关的科研项目，对机器学习的工程应用有丰富的经验。当看到《Python机器学习项目实战》时，我感觉非常有必要将其翻译出来并让更多的人学习到其中的内容。本书是一
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系统介绍Python用于机器学习的数据分析、机器学习、数据可视化相关库。结合大量实例透彻讲解各类机器学习算法在数据建模、数据分析中的应用。全彩呈现数据建模可视化图像，提供配套数据集、源代码、PPT等学习资源。
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本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；最后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱好者以及希望使用机器学习技术和算法解决实际问题的Python程序员阅读。
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本书简单实用，书中配备大量的图表说明，特点如下。 IT零起点：无须任何电脑编程基础，只要会打字、会使用Excel，就能看懂本书。 投资零起点：无须购买任何专业软件，配套zwPython 软件包。 配置零起点：所有软件、数据采用 “开箱即用”模式，解压缩即后可直接运行。 理财零起点：采用通俗易懂的语言，配合大量专业的图表和实盘操作案例。 数学零起点：全书没有复杂的数学公式，轻轻松松就能看懂全书。
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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，最后以垃圾邮件分类、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、回归问题进行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。"
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