Python机器学习经典实例中文版怎么样?
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的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，例如支持向量机、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。
本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
作者简介:
作者简介： Prateek Joshi 人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。 译者简介： 陶俊杰 长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。 陈小莉 长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。
目录:
第1章 监督学习 1
第2章 创建分类器 24
第3章 预测建模 48
第4章 无监督学习——聚类 67
第5章 构建推荐引擎 91
第6章 分析文本数据 112
第7章 语音识别 132
第8章 解剖时间序列和时序数据 147
第9章 图像内容分析 166
第10章 人脸识别 189
第11章 深度神经网络 210
第12章 可视化数据 230
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