Python机器学习经典实例 第2版

作者简介

朱塞佩·查博罗（Giuseppe Ciaburro）拥有环境技术物理学博士学位和两个学科的 硕士学位，他的重点研究方向是机器学习在城市声环境研究中的应用。他有超过 15 年的编程专业经验（Python、R、MATLAB），最初从事燃烧学领域的研究，后又致力于声学和噪音控制方向，并出版过几本著作，销量均不错。 普拉蒂克·乔希（Prateek Joshi）毕业于南加州大学，拥有人工智能硕士学位。他是一位人工智能专家，也是一位 TEDx演讲者，曾位列福布斯 30 岁以下的 30 位精英榜单，并在美国消费者新闻与商业频道（CNBC）、TechCrunch、硅谷商业期刊（Silicon Valley Business Journal）及更多的刊物上发表过文章。

内容简介

本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用，指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法，如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 最后，本书结合实例讲解了更先进的技术，包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书，你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能，并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容： ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术，以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据，并构建分析模型 ■处理语音数据，使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强化学习、自动化机器学习和迁移学习技术 ■处理图像数据，构建图像识别和面部识别系统 ■使用深度神经网络构建光学字符识别系统