Building Machine Learning Systems with Python

Machine learning allows systems to learn things without being explicitly programmed to do so. Python is one of the most popular languages used to develop machine learning applications, which take advantage of its extensive library support. This third edition of Building Machine Learning Systems with Python addresses recent developments in the field by covering the most-used datasets and libraries to help you build practical machine learning systems.Using machine learning to gain deeper insight

这是一本全面而深入的指南，它详细介绍了如何使用Python进行机器学习和数据分析。这本书涵盖了从数据预处理到模型训练，再到模型评估的整个过程，并且提供了大量的代码示例和可视化工具，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。 这本书首先介绍了NumPy和SciPy这两个基础库，它们提供了高效的数据存储和操作方式，使得Python可以处理各种类型的数据，包括数值计算、统计分析和机器学习等。接着，作者详细介绍了Matplotlib数据可视化库，这是一个强大的工具，用于创建各种类型的数据可视化。通过使用Matplotlib，读者可以更好地理解和解释模型的结果。 在机器学习基础知识与应用部分，作者详细介绍了机器学习的定义、学习过程、应用场景以及应用任务。此外，作者还详细介绍了特征工程的概念与重要性，以及如何从原始数据中提取出有用的信息，并将其转化为模型可以理解和处理的特征。 在决策树分类器和随机森林的工作原理部分，作者详细介绍了如何使用决策树进行分类，以及如何使用随机森林来提高分类的准确性。此外，作者还详细介绍了数据预处理流程，包括如何处理缺失值、异常值和重复值等。 在决策边界的可视化与数据标