实用机器学习 (美)亨里克·布林克等著 程继洪等译

实用机器学习 (美)亨里克·布林克等著 程继洪等译

出版社: 机械工业出版社
出版时间: 2017-5



本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要从实用角度进行了描述，没有数学公式和推导。本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、高级特征工程、数据可视化技术以及模型的部署和安装，结合3个真实案例全面、详细地介绍了整个机器学习流程。后，还介绍了机器学习流程的扩展和大数据应用。

本书可以作为程序员、数据分析师、统计学家、数据科学家解决实际问题的参考书，也可以作为机器学习爱好者学习和应用的参考书，还可以作为非专业学生的机器学习入门参考书，以及专业学生的实践参考书。

推荐序
作者序
致谢
译者序
关于本书
作者简介
关于封面插图
第1部分机器学习工作流程
第1章什么是机器学习
1.1理解机器学习
1.2使用数据进行决策
1.2.1传统方法
1.2.2机器学习方法
1.2.3机器学习的五大优势
1.2.4面临的挑战
1.3跟踪机器学习流程：从数据到部署
1.3.1数据集合和预处理
1.3.2数据构建模型
1.3.3模型性能评估
1.3.4模型性能优化
1.4提高模型性能的高级技巧
1.4.1数据预处理和特征工程
1.4.2用在线算法持续改进模型
1.4.3具有数据量和速度的规模化模型
1.5总结
1.6本章术语
第2章实用数据处理
………………



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