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Python机器学习实践指南

2022-02-09 1人点赞 0条评论
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本书概况

Python机器学习实践指南

本书简介

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时 Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 Python 语言两个热门的领域,通过易于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学习应用程序。

全书共有 10 章。第 1 章讲解了 Python 机器学习的生态系统,剩余 9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括聚类算法、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

本书适合 Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

作者

库姆斯,Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成,以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职资深讲师。

译者

黄申

目录

✦ 译者序
✦ 前言
第 1 章 Python 机器学习的生态系统
✦ 1.1 数据科学/机器学习的工作流程
✦ 1.2 Python 库和功能
✦ 1.3 设置机器学习的环境
✦ 1.4 小结
第 2 章构建应用程序,发现低价的公寓
✦ 2.1 获取公寓房源数据
✦ 2.2 检查和准备数据
✦ 2.3 对数据建模
✦ 2.4 小结
第 3 章构建应用程序,发现低价的机票
✦ 3.1 获取机票价格数据
✦ 3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据
✦ 3.3 解析 DOM 以提取定价数据
✦ 3.4 使用 IFTTT 发送实时提醒
✦ 3.5 整合在一起
✦ 3.6 小结
第 4 章使用逻辑回归预测 IPO 市场
✦ 4.1 IPO 市场
✦ 4.2 特征工程
✦ 4.3 二元分类
✦ 4.4 特征的重要性
✦ 4.5 小结
第 5 章创建自定义的新闻源
✦ 5.1 使用 Pocket 应用程序,创建一个监督训练的集合
✦ 5.2 使用 embed.ly API 下载故事的内容
✦ 5.3 自然语言处理基础
✦ 5.4 支持向量机
✦ 5.5 IFTTT 与文章源、Google 表单和电子邮件的集成
✦ 5.6 设置你的每日个性化新闻简报
✦ 5.7 小结
第 6 章预测你的内容是否会广为流传
✦ 6.1 关于病毒性,研究告诉我们了些什么
✦ 6.2 获取分享的数量和内容
✦ 6.3 探索传播性的特征
✦ 6.4 构建内容评分的预测模型
✦ 6.5 小结
第 7 章使用机器学习预测股票市场
✦ 7.1 市场分析的类型
✦ 7.2 关于股票市场,研究告诉我们些什么
✦ 7.3 如何开发一个交易策略
✦ 7.4 小结
第 8 章建立图像相似度的引擎
✦ 8.1 图像的机器学习
✦ 8.2 处理图像
✦ 8.3 查找相似的图像
✦ 8.4 了解深度学习
✦ 8.5 构建图像相似度的引擎
✦ 8.6 小结
第 9 章打造聊天机器人
✦ 9.1 图灵测试
✦ 9.2 聊天机器人的历史
✦ 9.3 聊天机器人的设计
✦ 9.4 打造一个聊天机器人
✦ 9.5 小结
第 10 章构建推荐引擎
✦ 10.1 协同过滤
✦ 10.2 基于内容的过滤
✦ 10.3 混合系统
✦ 10.4 构建推荐引擎
✦ 10.5 小结

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标签: 暂无
最后更新:2022-02-09
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