scikit-learn Cookbook（Second Edition）

Data Analysts already familiar with Python but not so much with scikit-learn, who want quick solutions to the common machine learning problems will find this book to be very useful. If you are a Python programmer who wants to take a dive into the world of machine learning in a practical manner, this book will help you too.

这是一本专注于Python编程和scikit-learn库应用的实践指南。这本书旨在帮助读者解决常见的机器学习问题，并提供快速有效的解决方案。 书中首先介绍了NumPy数组形状与维度的概念，这是理解NumPy数组的基础。然后，书中详细介绍了机器学习流程，包括定义问题、选择模型、训练模型、做出预测以及评估模型性能等步骤。此外，书中还介绍了KNN算法、阈值化方法、数据预处理中的缺失值处理方法、AdaBoost回归器参数调整、神经网络的基本概念和输出函数、学习如何创建一个简单的估计器、交叉验证的基本概念与目的、LASSO方法、使用SGD进行回归、线性回归的基本概念、监督学习与无监督学习的对比、使用交叉验证选择最佳噪声参数、SVC的性能评估、PCA的概念和目的等内容。 这些内容涵盖了机器学习的各个方面，包括模型选择、参数调整、数据预处理、模型评估等。无论你是初学者，还是有一定经验的数据分析师，都可以从这本书中找到有用的信息和实用的技巧。