在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用于不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然后介紹一些稍微復雜的機器學習算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網絡，等等。

本書特色

用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習算法來解決實際問題！
書中介紹的主要問題如下。

• 探索分類分析算法并將其應用于收入等級評估問題
• 使用預測建模并將其應用到實際問題中
• 了解如何使用無監督學習來執行市場細分
• 探索數據可視化技術以多種方式與數據進行交互
• 了解如何構建推薦引擎
• 理解如何與文本數據交互并構建模型來分析它
• 使用隱馬爾科夫模型來研究語音數據并識別語音

目錄

版權聲明
譯者序
前言
第 1 章　監督學習
第 2 章　創建分類器
第 3 章　預測建模
第 4 章　無監督學習——聚類
第 5 章　構建推薦引擎
第 6 章　分析文本數據
第 7 章　語音識別
第 8 章　解剖時間序列和時序數據
第 9 章　圖像內容分析
第 10 章　人臉識別
第 11 章　深度神經網絡
第 12 章　可視化數據

下載

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