Python机器学习技术：模型关系管理

本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。 弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目 经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。

这是一本深入探讨机器学习和模型关系管理的著作。本书以案例分析为主线，详细介绍了机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理等方面的内容。 书中首先阐述了特征工程技术，包括数据变换、数据编码、缺失值填补、异常值诊断、共线性危害、特征筛选技术、聚类技术等。这些技术是机器学习的基础，通过这些技术，可以从数据中提取出有价值的信息，为后续的模型训练打下坚实的基础。 接着，书中介绍了机器学习技术，包括机器学习准备、统计学：回归“进化”、神经网络模型：预测、决策树：归因与可视化、支持向量机：高维数据、关联分析等。这些技术是机器学习的核心，通过这些技术，可以构建出强大的机器学习模型，实现对数据的深入理解和有效预测。 在模型关系管理部分，书中主要介绍了集成学习方法：弱集成、多阶段模型管理：强集成、深度学习模型：混合专家、自动化机器学习等。这些技术是机器学习的高级应用，通过这些技术，可以实现模型的自动化管理和优化，提高模型的准确性和稳定性。