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系统：以 轻原理、重实践 为原则，详细解析机器学习库SKlearn 通俗：从参数调用的角度，适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入：由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例：用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类，让你码上就用
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以“像计算机科学家一样思考”的方式，学习和掌握Python语言！ 如果你想学习如何编程，使用Python语言是一个的开始。这本实践指南会带你一步一个脚印地学习Python语言，从最基本的编程概念，到函数、递归、数据结构和面向对象设计。 计算机科学家自有一套解决问题的方法，而且这种方法是独特的、通用的和强大的。将你去感知这样的方法，按照“像计算机科学家一样思考”的方式，学习和掌握Python语言。 从基础开始，包括语言的语法和语义。 每个编程概念都有清晰的定义。 进度合理地学习值、变量、语句、函数和数据结构。 了解如何处理文件和数据库。 理解对象、方法和面向对象编程。 使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。 通过案例分析来探索接口设计、数据结构和基于GUI的程序。
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初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说，从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本
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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。本书是一本针对
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