Python机器学习实战(真实智能案例实践指南)

作者简介

关于作者 Dipanjan Sarkar 英特尔公司的数据科学家，班加罗尔国际信息技术学院的信息技术硕士，主要负责数据科学研究与分析、商业智能、实际项目和大型智能系统构建等研究、开发工作。他多年来从事分析工作，擅长统计、预测和文本分析，对数据科学和教育充满热情，也是Springboard教育平台的数据科学导师，帮助从业者提高数据科学和机器学习等领域的技能。他还撰写了多本关于R、Python、机器学习和数据分析的著作。此外，他还是相关书籍的技术审校者，并担任Coursera的课程测试员。此外他还热衷于研究新技术、金融市场、颠覆性初创企业、数据科学、人工智能和深度学习。 Raghav Bali 英特尔公司的数据科学家，班加罗尔国际信息技术学院的信息技术硕士，致力于推动主动的、数据驱动的IT项目。他主要从事数据科学与分析、商业智能以及基于机器学习的可扩展解决方案开发等工作，还曾在一些全球领先的企业中从事过ERP和财务项目开发等工作。他也是一位技术爱好者，喜欢研究新工具和技术。他还著有关于R、机器学习和数据分析的著作。 Tushar Sharma 英特尔公司的数据科学家，班加罗尔国际信息技术学院的信息技术硕士。他的工作涉及使用大量基础结构数据进行大规模开发分析的解决方案。他曾在金融领域工作，为知名金融公司开发可扩展的机器学习解决方案。他精通Python、R，以及Spark和Hadoop等大数据框架。他还著有关于R和社交媒体分析的著作。

内容简介

编辑推荐 ● AI核心知识+多行业实战案例详解 ● 涵盖零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等实战案例，掌握开发核心技能 帮你掌握利用机器学习与深度学习识别和解决复杂问题所需的技能，深入讲解Python机器学习生态系统的实战案例，本书是你学习并成为AI行业成功从业者的完美指南。 第1步着重理解机器学习的概念和工具。 第2步详细介绍标准的机器学习流程，重点是数据处理分析、特征工程和建模等核心知识。 第3步深入讲解涉及不同领域和行业的多个实战案例，包括零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等领域实战案例。 你将掌握： ● 学会执行端到端机器学习项目和系统。 ● 学会使用行业标准化、开源、强大的机器学习工具和框架进行实战。 ● 学会深入案例研究，剖析机器学习和深度学习在不同领域和行业中的实战应用。 ● 学会使用广泛的机器学习模型，包括回归、分类和聚类等。