“数据是新的石油”这个说法近年来广为流传,同时,大数据、机器学习以及人工智能和深度学习等领域也变得炙手可热。数据科学家被誉为“21世纪最性感的职业”,因此在这些领域积累一些有价值的专业知识是非常值得的。然而,在如此庞大的网络资源面前,开始进行机器学习的实际应用常常让人不知所措。针对这一挑战,项目“实用机器学习与Python”提供了一种结构化且全面的三层次学习方法,帮助读者掌握识别和解决复杂问题所需的基本技能。
“实用机器学习与Python”包含超过500页的信息,通过实际案例和代码演示,以数据驱动的思维方式,教导读者如何成功建立和执行机器学习及深度学习系统和项目。项目覆盖了从理论概念到实际应用的方法论,适合希望将机器学习技术应用于实际问题的学习者。
第一部分:理解机器学习
该部分介绍机器学习的基本概念和工具。其内容涵盖机器学习的算法、技术、概念和应用的广泛概览,并引导读者熟悉Python机器学习生态系统,还提供了有用的机器学习工具、库和框架的简明指南。
第二部分:机器学习流程
此模块详细讲述标准的机器学习流程,重点在数据处理分析、特征工程和建模。学习者将学会如何处理、整理、汇总和可视化各类数据,细致地学习特征工程和选择方法,通过真实世界的数据集展开模型构建、调优、解释和部署。
第三部分:真实世界案例研究
本部分探索了多个跨越不同领域和行业的真实案例研究,例如零售、交通、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融领域。每个案例研究中,学习 者将了解各种机器学习技术和方法的应用。通过实际操作的例子,读者可以熟悉当今最先进的机器学习工具和技术,理解哪些算法最适合解决特定问题。
本书专为IT专业人士、分析师、开发人员、数据科学家、工程师、研究生以及任何希望从数据中获取洞察力的人士而撰写,旨在帮助他们更好地理解和应用机器学习技术。
总而言之,“实用机器学习与Python”通过结构化的学习框架和丰富的内容,提供了全面的学习路径,帮助学者们成为成功的机器学习从业者。
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