Python机器学习算法与实战

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。

这是一本专注于Python语言的机器学习与深度学习实战教程。书中内容涵盖了数据分析与学习，Python在机器学习入门介绍，数据探索性分析的重要性，数据可视化技术的作用，特征工程的概念和重要性，特征工程的方式，机器学习算法分类，模型训练技巧与优化，假设检验的基本概念和原理，回归分析的基本概念和原理，时间序列数据的定义与类型，聚类分析的定义和目标，卷积神经网络基础原理，循环神经网络及其变种，自编码网络结构与应用，LDA主题模型介绍等多个方面。 书中首先介绍了Python在机器学习入门介绍，包括Python环境的安装和使用，以及Python中的基础数据结构，基础语法的使用方法，以及NumPy、pandas，Matplotlib等Python库的使用。 接着，书中详细介绍了数据探索性分析的重要性，强调了数据探索在机器学习任务中的核心地位，并讲解了如何使用Python进行数据探索和可视化的相关应用实例。 在特征工程方面，书中深入探讨了特征工程的概念和重要性，以及如何通过特征变换、特征构建、特征选择、特征提取以及数据平衡方式等方式来提高数据集的预测建模性能。 书中还详细介绍了机器学习算法分