Advanced Machine Learning with Python

This title is for Python developers and analysts or data scientists who are looking to add to their existing skills by accessing some of the most powerful recent trends in data science. If you’ve ever considered building your own image or text-tagging solution, or of entering a Kaggle contest for instance, this book is for you!Prior experience of Python and grounding in some of the core concepts of machine learning would be helpful.

这是一本针对Python开发者和数据科学家的专业书籍，旨在帮助读者掌握高级机器学习的最新趋势和技术。本书首先介绍了无监督学习技术，包括主成分分析(PCA)、k-均值聚类和自组织映射(SOM)，并通过UCI手写数字数据集演示了每种算法的实际应用。 书中深入探讨了神经网络的组成，包括学习过程、神经元或权重以及连接函数，并通过实际代码展示了如何构建和训练神经网络。此外，还详细介绍了自动编码器介绍，包括其工作原理、拓扑结构以及如何通过降噪和堆叠技术提高模型的性能。 本书还讨论了半监督学习的背景和意义，并介绍了自训练算法和对比度悲观似然估计(CPLE)等半监督学习方法。此外，还探讨了特征工程的基本概念和技术，并展示了如何从原始数据中提取有用的特征，以提高机器学习模型的性能。 在介绍Ensemble techniques时，书中详细讨论了集成学习的定义、优势和应用，并通过实际代码展示了如何构建和训练集成模型。此外，还介绍了Restricted Boltzmann Machine (RBM) ，这是一种深度学习架构DBN的重要组成部分，并探讨了如何构建成功的CNN架构。 在介绍特征工程在传感