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《Python機器學習》Python Machine Learning



Python Machine Learning

「機器學習」（machine learning）已是一門改變資料分析方式的重要學科，而本書將引領你進入預測性分析的世界，透過在科學領域已應用得相當廣泛的 Python 程式語言進行實作。

藉 由本書，可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策，或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含 scikit-learn、Theano 及 Keras 等一系列強大的 Python 函式庫，並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後，便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。

你能夠從本書學習到

• 探索各種不同的機器學習模型，為你的需求提供多種解決方案。

• 利用 Theano 與 Keras 建構類神經網路運算。

• 撰寫清晰、優雅的 Python 程式碼，使演算法效益最大化。

• 將機器學習模型嵌入於 Web 應用程式之中。

• 透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。

• 藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。

• 利用高效率的預處理技術來組織資料，並應用最佳實踐來評估機器學習模型。

• 深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。

適用讀者

期望運用 Python 程式語言，從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域，還是已具備相關經驗，本書都可作為實用的重點參考資源。

• 年節送禮推薦
  
  

  作者介紹

  
  
  
  
  
  
  Sebastian Raschka
  
  密西根州立大學博士生。
  
  

• 
  
  01 賦予電腦從數據中學習的能力
  
  02 訓練機器學習的分類演算法
  
  03 使用 scikit-learn 機器學習分類器的巡覽
  
  04 建構良好的訓練數據集--數據預處理
  
  05 降維來壓縮數據
  
  06 學習模型評估和超參數調校的最佳實作
  
  07 結合不同模型來做整體學習
  
  08 將機器學習應用於情緒分析
  
  09 在 Web 應用程式上嵌入機器學習模型
  
  10 以迴歸分析預測連續目標變量
  
  11 使用未標記的數據--集群分析
  
  12 訓練類神經網路來做圖形識別
  
  13 以 Theano 平行化地訓練類神經網路