作者：(德)Andreas C. Muller，(美)Sarah Guido著

索书号：TP311.561/10085

馆藏地：

校本部馆 - 中文科技图书库（3楼）

顺德校区馆 - 顺德中文科技图书库（5楼）

编辑推荐

　　机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！ 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

内容简介

　　本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。

作者简介

　　Andreas C.Müller，scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。 Sarah Guido，Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司数据科学家。