简介
本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。
编辑推荐
该书帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn，Pandas, NLTK，Gensim, XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者尽力减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖，进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及新的高效方法解决实际问题的乐趣。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2016-10-01
- 更新： 2023-06-07
- 书号：9787302442875
- 中图：TP311.561
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程
