醍醐灌顶！Python机器学习界的神作，3小时读完，198页很薄很有料！
📚 开篇寄语 📚
在这个数据为王的时代，Python 与机器学习恰似双剑合璧，引领着我们勇敢地探索未知领域，开启人工智能发展的精彩篇章。今日，我为大家精心挑选出一本不可多得的佳作 ——《Python 机器学习及实践 —— 从零开始通往 Kaggle 竞赛之路》是一本面向对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者的书籍。将引领你从初涉机器学习的懵懂新手，一步步成长为该领域的佼佼者。
📚 书籍内容📚
简介篇：介绍机器学习的基本概念，包括任务、经验和性能等要素，还阐述了 Python 用于机器学习的优势，以及常用的编程库，如 Numpy、Scipy、Matplotlib、Scikit-learn、Pandas 和 Anaconda 等，并说明了 Python 环境的配置方法和基础编程知识3 。
基础篇：着重介绍监督学习经典模型与无监督学习经典模型的使用方法、性能评价指标以及优缺点。监督学习部分涵盖了分类学习和回归预测，分类学习中包含线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯、k 近邻、决策树和集成模型等；无监督学习则包括数据聚类和特征降维，如 k 均值算法和主成分分析等3 。
进阶篇：讲述模型实用技巧，如特征提升、模型正则化、模型检验和超参数搜索等，还介绍了一些流行库和模型的实践，包括自然语言处理包 Nltk、词向量技术 Word2vec、Xgboost 模型和 Tensorflow 框架等 。
实战篇：首先对 Kaggle 平台进行简介，然后通过 Titanic 罹难乘客预测、IMDB 影评得分估计和 MNIST 手写体数字图片识别这三个具有代表性的竞赛任务，帮助读者运用前面所学的知识和技能，逐步完成从数据预处理、模型选择与训练到模型评估和优化的整个过程，从而熟悉 Kaggle 竞赛的流程和方法 。
📚 推荐理由 📚
适合初学者：本书在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，从零开始逐步带领读者熟悉并掌握机器学习相关知识和工具，降低了学习门槛，让没有深厚数学基础和编程经验的读者也能轻松上手123 。
内容全面实用：涵盖了机器学习的基本概念、常用模型、实用技巧以及 Kaggle 竞赛的实战案例，还介绍了众多流行的 Python 机器学习库和工具，能够帮助读者快速建立起对机器学习和数据挖掘的全面认识，并将所学知识应用到实际项目中 。
注重实践：书中提供了大量的代码示例和实际练习，让读者可以通过实践加深对理论知识的理解，提高编程能力和解决实际问题的能力 。
紧跟行业热点：以当下最流行的 Kaggle 竞赛为导向，帮助读者了解机器学习在实际竞赛中的应用场景和需求，使读者所学知识更具实用性和针对性，有助于读者在相关领域的学习和工作中脱颖而出 。
学习资源丰富：作者在书中对关键术语都提供了标准的英文表述，方便读者查阅和理解相关英文文献，此外，全书代码可下载，方便读者进行实践操作 。
下面展示一下本书内容：（文末领取电子版PDF）
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