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Python机器学习经典实例电子书封面 读者评论了很多代码，但重复的地方太多。 比如写一段逻辑回归的代码，在预处理部分写一个函数，然后从sklearn调用Logistic_regression，然后拟合，预测，然后到svm部分，在预处理部分写一段代码商业源码网，然后调用sklearn svm .fit、predict ，问题在于预处理部分的代码非常相似。 没有必要重复每个例子。 不够简洁，也许这就是菜谱的特点？ 这本书的书名（《Python机器学习经典实例》）让我很感兴趣。 我一直认为学习任何新东西，首先上手实现一个简单的demo，然后分析demo做了什么、怎么做，这样才能学得更快。 如果你在初期学了很多理论，你只会对自己要学的东西感到痛苦。 这有什么用呢？ 或者，即使你能理解每个单词，但当你把它们放在一起时，你却不知道自己在说什么。 幸运的是，这本书与书名相同。 入门只是一个例子，还穿插了必要的专有名词解释。 总体来说还是能跟得上进度的。 并且给出所使用的数据，可以获得与书中相同的结果，并且这种反馈可以增强学习的意愿和兴趣。 但另一方面，只给出结果而没有给出原因。 从某种程度上来说，书本上的知识只是学到的，但无法从虚拟例子映射到实际的现实问题。
但鱼和熊掌不可兼得，专注做好一件事，对于机器学习的通俗讲解，可以从另一本书中找到答案（还没找到这本书）。 专业评测使用火热的Python语言，通过各种机器学习算法解决实际问题！ 书中提出的主要问题如下。 - 探索分类分析算法并将其应用于收入阶层评估问题 - 使用预测建模并将其应用于实际问题 - 学习如何使用无监督学习来执行市场细分 - 探索数据可视化技术与数据交互的多种方式 - 学习如何构建推荐引擎 - 了解如何与文本数据交互并构建模型来分析它 - 使用隐马尔可夫模型研究语音数据并识别口头内容 简介 在当今日益数据驱动的世界中，机器学习变得越来越流行。 它已广泛应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实际案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络等等。 本书适合想要使用机器学习算法开发应用程序的Python程序员。 适合Python初学者阅读，但熟悉Python编程方法对于体验示例代码大有裨益。 作者介绍了Prateek Joshi，一位人工智能专家，专注于基于内容的分析和深度学习，曾就职于英伟达、微软研究院、高通以及硅谷多家早期初创公司。 译者简介：陶俊杰长期从事数据分析工作，热爱Python，享受每天与Python面对面的过程。 毕业于北京交通大学机电工程学院商业源码网，获学士学位，北京交通大学经济管理学院硕士学位。 曾就职于中国移动设计院，现就职于京东。 陈晓丽长期从事数据分析工作，喜欢Python。 毕业于北京交通大学电信学院，获学士、硕士学位。 目前在中国科学院从事科学文献和专利分析工作。
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