内容简介
这是一本关于Python的图书，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的最常见任务，涵盖最简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。 本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考，他们可以借鉴书中的代码，快速解决在机器学习的日常开发中遇到的挑战。
AI简介
这是一本详细讲解Python在机器学习中的应用的书籍。全书以基于任务的方式，介绍了如何在机器学习中使用Python，包括向量、矩阵和数组的操作，数据加载的步骤，数据整理的定义和重要性，特征缩放的概念和重要性，以及如何使用pandas库操作数据帧。
书中还详细介绍了特征选择方法分类，包括过滤器方法、包装器方法和嵌入式方法，以及数据预处理在模型选择中的作用。此外，还讲解了交叉验证的概念和重要性，以及如何使用决策树分类器和随机森林分类器。
在神经网络方面，书中讲解了神经网络核心原理，包括神经元的结构、神经网络的训练过程以及损失函数的使用。此外，还介绍了支持向量机的概念，以及如何使用Keras库保存和加载模型。
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