Python機器學習經典實例

書如其名確實就是一些關於機器學習的例子，並對這些例子進行解析 好像筆記只要超出200個就複製不出來了，我也就是把裏面的小標題給他圈圈點點。 這本書也適合Python初學者閱讀。還有想用機器學習算法開發應用程序的程序員。也適合。 看一本書之前，我比較喜歡大致的看一下，書裏面的內容大致如下： 第1章介紹各種迴歸分析的監督學習技術。學習如何分析共享自行車的使用模式，以及如何預測房價。 第2章介紹各種數據分類的監督學習技術。學習如何評估收入層級，以及如何通過特徵評估一輛二手汽車的質量。 第3章論述支持向量機的預測建模技術，學習如何使用這些技術預測建築物裏事件發生的概率，以及體育場周邊道路的交通情況。 第4章闡述無監督學習算法，包括K -means聚類和均值漂移聚類學習如何將這些算法應用於股票市場數據和客戶細分。 第5章介紹推薦引擎的相關算法，學習如何應用這些算法實現協同濾波和電影推薦。 第6章闡述與文本數據分析相關的技術，包括分詞，詞幹提取詞庫模型的學習，如何使用這些技術進行文本情感分析和主題建模。 第7章介紹與語音數據分析相關的算法，學習如何建立語音識別系統？ 第8章介紹分析時間序列和有序數據的相關技術，包括隱馬爾可夫模型和條件隨機場學習，學習如何將這些技術應用的文本序列分析和股市預測中。 第9章介紹圖像內容分析與物體識別方法的算法，學習如何提取圖像特徵以及建立物體識別系統。 第10章介紹在圖像和視頻中檢測與識別面部的相關技術學習，使用降維算法，建立面部識別器。 第11章介紹深建立深度神經網絡所期的算法學習如何使用神經網絡建立官學文字識別系統。 第12章介紹機械學習使用的數據，可視化技術學習如何建立不同類型的圖形和圖表。 每一章的前面都會標出介紹的主題。 向第1章介紹什麼數據預處理技術。創建線性迴歸器，估算房屋價格。創建多項式迴歸器之類的。