Machine Learning Solutions

This book is for the intermediate users such as machine learning engineers, data engineers, data scientists, and more, who want to solve simple to complex machine learning problems in their day-to-day work and build powerful and efficient machine learning models. A basic understanding of the machine learning concepts and some experience with Python programming is all you need to get started with this book.

这是一本面向机器学习工程师、数据工程师、数据科学家等专业人士的实战指南。这本书通过解决从信用风险建模到股票价格预测，再到客户分析和推荐系统等一系列从简单到复杂的机器学习问题，旨在帮助读者构建强大且高效的机器学习模型。 本书首先介绍了信用风险建模概述，详细阐述了如何构建一个预测贷款违约的算法。通过理解数据集、进行特征工程、选择合适的机器学习算法、训练基线模型、测试模型并优化模型性能，读者可以掌握信用风险建模的基本流程和关键技术。 在股票指数价格预测方法部分，书中详细介绍了如何利用现代机器学习和深度学习技术来预测股票指数的价格。从数据收集到模型训练，再到模型评估和优化，读者可以全面了解股票指数价格预测的全过程。 此外，本书还深入探讨了构建电商推荐系统目标，以及如何通过构建和测试不同的推荐算法来提高系统的性能和准确性。同时，书中还详细阐述了数据集加载与处理、特征工程在基线模型中的应用、机器学习算法选择等关键技术点。 在模型评估方面，书中介绍了模型评估指标，如平均准确率和ROC-AUC分数，以及如何使用这些指标来评估模型性能。此外，书中还深入讨论了模型测试与评估，包括如何测试基线模型以