Machine Learning for Developers

This book will appeal to any developer who wants to know what Machine Learning is and is keen to use Machine Learning to make their day-to-day apps fast, high performing, and accurate. Any developer who wants to enter the field of Machine Learning can effectively use this book as an entry point.

这是一本专注于机器学习的实用指南，面向希望将机器学习技术应用于实际项目的开发人员。本书以Python编程语言为核心，涵盖了从基础到高级的机器学习知识和实践，包括数据清洗与转换方法、特征工程的重要性与定义、数据预处理流程与方法、模型训练与验证过程、模型评估方法、模型选择依据等关键内容。 本书首先介绍了机器学习的崛起与影响，阐述了机器学习如何由电子商务、社交网络、互联网相关服务和产品等技术需求驱动，以及Python编程语言和大数据技术的快速发展如何为机器学习提供了强大的支持。接着，本书深入讲解了数据清洗与转换方法，包括如何处理数据中的缺失值、异常值和重复值，以及如何进行数据转换和标准化，使得数据更适合用于机器学习模型。 在特征工程的重要性与定义部分，本书详细阐述了如何从原始数据中提取出有用的特征，并通过特征选择和降维技术提高模型的性能。在数据预处理流程与方法部分，本书介绍了数据预处理的三个主要步骤：数据清洗、数据转换和数据标准化，以及这些步骤对于提高模型性能的重要性。 在模型训练与验证过程部分，本书详细讲解了模型训练和验证的过程，包括如何选择合适的模型、如何划分训练集和验证集、以及如