Python Machine Learning Blueprints

Machine learning is transforming the way we understand and interact with the world around us. This book is the perfect guide for you to put your knowledge and skills into practice and use the Python ecosystem to cover key domains in machine learning. This second edition covers a range of libraries from the Python ecosystem, including TensorFlow and Keras, to help you implement real-world machine learning projects.The book begins by giving you an overview of machine learning with Python. With the

这是一本深入探索Python在机器学习领域应用的经典著作。书中首先介绍了Python在机器学习中的地位，强调了其在数据收集、预处理、模型训练、评估和优化等各个阶段的关键作用。同时，作者也详细阐述了数据来源与格式的重要性，并介绍了如何通过各种工具和库，如requests库、Pandas库、NumPy库和Scikit-learn库等，有效地进行数据预处理。 在介绍数据检验的重要性与方法时，作者详细讲解了如何使用可视化工具、统计方法和机器学习模型等方法，有效地检验数据的质量和准确性。同时，作者也深入探讨了模型选择与训练过程，包括如何选择合适的算法、如何合理划分数据集以及如何调整模型的超参数等。 书中还详细介绍了模型构建评估与部署过程，包括模型构建、模型评估以及模型部署三个阶段的详细步骤和注意事项。此外，作者还通过具体的案例，如构建一个查找低价公寓的应用，展示了如何将理论知识应用于实际项目中。 在介绍图像特征提取时，作者详细讲解了如何使用卷积神经网络(CNN)来自动学习图像的特征表示，并将其应用于图像分类、识别等任务中。同时，作者也介绍了自然语言处理基础知识，包括词袋模型、特征降维和特征