Python机器学习经典实例 第2版pdf百度网盘下载地址?
本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；最后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱好者以及希望使用机器学习技术和算法解决实际问题的Python程序员阅读。
作者简介:
朱塞佩·查博罗（Giuseppe Ciaburro）拥有环境技术物理学博士学位和两个学科的 硕士学位，他的重点研究方向是机器学习在城市声环境研究中的应用。他有超过 15 年的编程专业经验（Python、R、MATLAB），初从事燃烧学领域的研究，后又致力于声学和噪音控制方向，并出版过几本著作，销量均不错。 普拉蒂克·乔希（Prateek Joshi）毕业于南加州大学，拥有人工智能硕士学位。他是一位人工智能专家，也是一位 TEDx演讲者，曾位列福布斯 30 岁以下的 30 位精英榜单，并在美国消费者新闻与商业频道（CNBC）、TechCrunch、硅谷商业期刊（Silicon Valley Business Journal）及更多的刊物上发表过文章。
目录:
第1章 监督学习 1
第2章 构建分类器 41
第3章 预测建模 81
第4章 无监督学习——聚类 112
第5章 可视化数据 145
第6章 构建推荐引擎 167
第7章 文本数据分析 201
第8章 语音识别 232
第9章 时序列化和时序数据分析 256
第10章 图像内容分析 284
第11章 生物特征人脸识别 310
第12章 强化学习 339
第13章 深度神经网络 361
第14章 无监督表示学习 385
第15章 自动机器学习与迁移学习 408
第16章 生产中的应用 430
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