Python Machine Learning

If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning – whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource.

这是一本以Python语言为基础，全面介绍机器学习和深度学习的经典教材。这本书的内容涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习三大类型，并详细介绍了机器学习基本术语和符号，为读者提供了理解和应用机器学习算法的基础框架。 书中详细讲解了数据预处理的重要性，包括如何处理缺失值、类别数据和特征选择等问题。同时，书中还详细介绍了编码分类变量的方法，以及如何进行特征缩放，以消除不同特征在数值上的差异，使得模型能够更好地理解和学习数据。 在模型评估方面，书中详细介绍了模型评估的指标与常见问题，并讲解了如何使用交叉验证等方法来评估模型的性能。同时，书中还介绍了如何通过网格搜索进行模型优化，以及如何实现简单多数投票分类器和Bagging方法等集成学习方法。 此外，书中还详细介绍了多层神经网络在图像识别中的应用，包括如何使用反向传播算法训练神经网络，以及如何通过L2正则化减少过拟合现象。同时，书中还介绍了如何使用SQLite数据库存储和查询数据，以及如何实现神经网络训练的成本函数与优化方法。