Python机器学习（原书第2版)读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 366页 | 2020 | 机械工业出版社 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 89.00元 | 2020-02-20 … | 2020-05-23 … | 91 |
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。
本书将带领你进入预测分析的世界，并展示为什么Python会成为数据科学领域首屈一指的计算机语言。如果你想更好地从数据中得到问题的答案，或者想要提升并扩展现有机器学习系统的性能，那么这本基于数据科学实践的书籍非常值得一读。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
不管你是学习数据科学的初学者，还是想进一步拓展对数据科学领域的认知，本书都是一个重要且不可错过的资源，它能帮助你了解如何使用Python解决数据中的关键问题。
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。
本书将带领你进入预测分析的世界，并展示为什么Python会成为数据科学领域首屈一指的计算机语言。如果你想更好地从数据中得到问题的答案，或者想要提升并扩展现有机器学习系统的性能，那么这本基于数据科学实践的书籍非常值得一读。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
不管你是学习数据科学的初学者，还是想进一步拓展对数据科学领域的认知，本书都是一个重要且不可错过的资源，它能帮助你了解如何使用Python解决数据中的关键问题。
本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让你聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。
在本书第1版的基础上，作者对第2版进行了大量更新和扩展，纳入最近的开源技术，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。
通过阅读本书，你将学到：
探索并理解数据科学、机器学习与深度学习的主要框架
通过机器学习模型与神经网络对数据提出新的疑问
在机器学习中使用新的Python开源库的强大功能
掌握如何使用TensorFlow库来实现深度神经网络
在可访问的Web应用中嵌入机器学习模型
使用回归分析预测连续目标的结果
使用聚类发现数据中的隐藏模式与结构
使用深度学习技术分析图片
使用情感分析深入研究文本与社交媒体数据
作者简介塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
密歇根州立大学博士，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上最具影响力的数据科学家。他在Python编程方面积累了丰富经验，曾为如何实际应用数据科学、机器学习和深度学习做过数次讲座，包括在SciPy（重要的Python科学计算会议）上做的机器学习教程。正是因为Sebastian在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成本书的撰写，
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