Python機器學習技術：模型關係管理
丁亞軍
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丁亞軍
本書的主體內容包括機器學習概念與特徵工程、機器學習技術、模型關係管理，其中，模型關係管理部分主要介紹了弱集成學習、強集成學習和混合專家模型。 弱集成學習是指使用機器學習中的弱分類器實現模型準確度和穩定性之間的平衡。強集成學習是指協同特徵工程與強分類器形成強集成學習環境。混合專家模型是指通過神經網絡集成和網絡結構設計形成深度學習框架。本書以案例分析爲主線介紹不同的集成學習方法，首先闡述弱集成學習如何解決項目痛點問題，然後以痛點爲起點，集中討論強集成學習如何解構子項目問題，最後通過深度學習分析非結構化數據。在每個案例中，歸因問題是分析的核心，提供瞭解析歸因問題的一系列方法，以作者多年的項目 經驗爲基礎，展示 Python 數據分析的強大之處。
讀這本書，感覺對機器學習和模型理解有一種豁然開朗的感覺。作者一定是一位項目實踐豐富的模型研究者，特別對通信、金融等行業有深刻理解。