Python机器学习--聚文网

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内容简介

阿布舍克·维贾亚瓦吉亚著的《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。全书共分为12章，内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。阅读本书能够加深读者对机器学习的认识和理解，从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。本书适合Python程序员、数据分析人员、对机器学习感兴趣的读者以及机器学习领域的从业人员阅读。

第1章走进机器学习 1.1 机器学习概述 1.2 机器学习过程第2章了解Python 2.1 为什么选择Python 2.2 下载和安装Python 2.2.1 在Windows中安装Python 2.2.2 Anaconda 2.3 首个Python程序 2.4 Python基础 2.5 数据结构与循环第3章特征工程 3.1 什么是特征 3.2 为什么执行特征工程 3.3 特征提取 3.4 特征选择 3.5 特征工程方法——通用准则 3.5.1 处理数值特征 3.5.2 处理分类特征 3.5.3 处理基于时间的特征 3.5.4 处理文本特征 3.5.5 缺失数据 3.5.6 降维 3.6 用Python进行特征工程 3.6.1 Pandas基本操作 3.6.2 常见任务第4章数据可视化 4.1 折线图 4.2 条形图 4.3 饼图 4.4 直方图 4.5 散点图 4.6 箱线图 4.7 采用面向对象的方式绘图 4.8 Seaborn 4.8.1 分布图 4.8.2 双变量分布 4.8.3 二元分布的核密度估计 4.8.4 成对双变量分布 4.8.5 分类散点图 4.8.6 小提琴图 4.8.7 点图第5章回归 5.1 简单回归 5.2 多元回归 5.3 模型评价 5.3.1 训练误差 5.3.2 泛化误差 5.3.3 测试误差 5.3.4 不可约误差

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