Python：Deeper Insights into Machine Learning

This title is for data scientist and researchers who are already into the field of data science and want to see machine learning in action and explore its real-world application. Prior knowledge of Python programming and mathematics is must with basic knowledge of machine learning concepts.

这是一本面向数据科学家和研究员的实战指南，旨在引导读者深入了解机器学习的实际应用，并探索其现实世界的应用。这本书以Python编程语言为基础，对数据预处理、数据集划分与测试集留用、人工神经网络、逻辑回归模型、集成学习方法与模型融合、特征缩放、文本清洗与特征提取、k折交叉验证、学习曲线与验证曲线、文本分类与机器学习应用、利用Theano并行化神经网络训练、机器学习项目的五个活动、机器学习任务类型与设定、自动编码器原理、Python在机器学习中的应用以及卷积神经网络简介等关键内容进行了深入讲解。 书中首先介绍了数据预处理的重要性，并详细阐述了如何处理缺失数据和分类数据。接着，书中讲解了数据集划分与测试集留用的方法，强调了测试集留用对于准确评估模型性能的重要性。然后，书中详细介绍了人工神经网络，包括感知机学习规则和Adaline算法，并探讨了逻辑回归模型及其在二分类问题中的应用。 书中还深入探讨了集成学习方法与模型融合，包括投票法和加权法，并介绍了如何使用k折交叉验证来评估模型性能。此外，书中还讨论了特征缩放的重要性，并讲解了如何使用最小-最大缩放和标准化等方法。 在文本处理方面，书中