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精通機器學習:使用Python

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資料科學的學習指引

  “對任何想要使用Python開始機器學習的人,這本書是很棒且超實用的資源。真希望當我開始使用scikit-learn時有這本書!” -Hanna Wallach, 微軟研究院資深研究員

  機器學習已成為許多商業應用程式與研究專案的精華部分,但這個領域並不是大公司中規模龐大的研究團隊所獨有。就算是使用Python的初學者,這本書也能教會你實際的方法,來建立自己的機器學習解決方案。以現今可以取得的資料量來說,只要你能想到的,機器學習應用程式都能做到。

  你將學習必要的步驟,使用Python和scikit-learn函式庫,來建立成功的機器學習應用程式。作者Andreas Müller和Sarah Guido聚焦於使用機器學習演算法的實務面向,而不是它們背後的數學。熟悉NumPy和matplotlib函式庫,將幫助你能從這本書獲益更多。

  透過這本書,你將學到:
  ‧基本概念和機器學習應用程式
  ‧廣泛應用機器學習演算法的優點和缺點
  ‧使用機器學習如何重現資料,包含資料的重點面向
  ‧模型評估的進階方法和參數調整
  ‧對鏈結模型的pipeline概念和封裝工作流程
  ‧運作文字資料的方法,包含特定文字的處理技術
  ‧對改善機器學習和資料科學技巧的建議

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