机器学习算法Cookbook，264页pdf

一本帮助你实现机器学习算法和技术的Cookbook。这本Cookbook适用于任何有足够热情进入机器学习世界并初步了解线性代数、微积分、概率和统计学基础知识的人。本书也可作为中级机器学习从业者的参考指南。

本书重点介绍机器学习和数据分析的概念，并附有数学解释和编程示例。所有代码都是用 Python 编写的，因为它是用于数据科学和机器学习的最流行的编程语言之一。在这里，利用了 NumPy、Pandas、scikit-learn 等多个库来简化我们的任务，而不是重新发明轮子。总共有五个项目，每个项目都解决一个独特的问题。通过这本书中的Cookbook，我们将学习如何解决实时数据的机器学习问题，并执行数据分析和分析、分类等。使用的数据集也是独一无二的，将帮助我们思考、理解问题并朝着目标前进。这本书没有饱和数学，但大多数重要主题都涵盖了所有数学概念。每章通常从一些理论和先决条件开始，然后逐渐深入到使用 Python 实现相同的概念，并在后台保留一个项目。

主要特征

• 了解如何处理由足够数学支持的整个机器学习管道。
• 创建预测模型并为各种类型的数据集选择正确的模型。
• 学习调整模型以根据业务需求提高准确性的艺术。
• 通过可视化、数据科学和机器学习熟悉与数据分析相关的概念。

你会学到什么

• 了解 OSEMN 框架在数据科学中的工作原理。
• 熟悉机器学习管道的端到端实现。
• 了解如何使用 Python 实现机器学习算法和概念。
• 了解如何为业务案例构建预测模型

这本书的主要目标是提供正确的技能和必要的背景，以建立一个机器学习模型并预测什么？在建立机器学习模型的同时，人们还将学习数据预处理、模型评估和模型重调的重要性，以便从输出中获得更好的准确性。

目录

本书包含真实的例子，让每个人都有经验来处理机器学习项目的整个管道。在本书的五个章节中，你将学到以下内容。

• 第一章：介绍了如何处理数据，O.S.E.M.N.框架的基础知识，以及对其组成部分的解释。
• 第二章：这一章深入探讨了用于数据探索的技术，以及分析和压缩数据的技术。
• 第三章：本章起，介绍了机器学习的概念，如聚类、回归和分类。
• 第四章：这一章主要讨论分类问题和通过一个独特的数据集进行推断，我们不知道其中的特征。
• 第五章：它涉及到模型重调和提高模型性能以达到改进的结果。

便捷阅读

264页 《使用Python实现机器学习算法Cookbook：使用一些惊人的开放数据集创建ML和数据分析项目》高清epub下载：
扫码添加云朵君微信，务必备注【MLCB】

🏴‍☠️宝藏级🏴‍☠️ 原创公众号『 数据STUDIO 』内容超级硬核。公众号以Python为核心语言，垂直于数据科学领域，包括 可戳 👉 Python ｜ MySQL ｜ 数据分析 ｜ 数据可视化 ｜ 机器学习与数据挖掘 ｜ 爬虫 等，从入门到进阶！