科技
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154千字
字数
2017-05-01
发行日期
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主编推荐语
本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
内容简介
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 作者简介
- 审阅者简介
- 译者简介
- 译者序
- 前言
- 第1章 Python机器学习的生态系统
- 1.1 数据科学/机器学习的工作流程
- 1.1.1 获取
- 1.1.2 检查和探索
- 1.1.3 清理和准备
- 1.1.4 建模
- 1.1.5 评估
- 1.1.6 部署
- 1.2 Python库和功能
- 1.2.1 获取
- 1.2.2 检查
- 1.2.3 准备
- 1.2.4 建模和评估
- 1.2.5 部署
- 1.3 设置机器学习的环境
- 1.4 小结
- 第2章 构建应用程序，发现低价的公寓
- 2.1 获取公寓房源数据
- 使用import.io抓取房源数据
- 2.2 检查和准备数据
- 2.2.1 分析数据
- 2.2.2 可视化数据
- 2.3 对数据建模
- 2.3.1 预测
- 2.3.2 扩展模型
- 2.4 小结
- 第3章 构建应用程序，发现低价的机票
- 3.1 获取机票价格数据
- 3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据
- 3.3 解析DOM以提取定价数据
- 通过聚类技术识别异常的票价
- 3.4 使用IFTTT发送实时提醒
- 3.5 整合在一起
- 3.6 小结
- 第4章 使用逻辑回归预测IPO市场
- 4.1 IPO市场
- 4.1.1 什么是IPO
- 4.1.2 近期IPO市场表现
- 4.1.3 基本的IPO策略
- 4.2 特征工程
- 4.3 二元分类
- 4.4 特征的重要性
- 4.5 小结
- 第5章 创建自定义的新闻源
- 5.1 使用Pocket应用程序，创建一个监督训练的集合
- 5.1.1 安装Pocket的Chrome扩展程序
- 5.1.2 使用Pocket API来检索故事
- 5.2 使用embed.ly API下载故事的内容
- 5.3 自然语言处理基础
- 5.4 支持向量机
- 5.5 IFTTT与文章源、Google表单和电子邮件的集成
- 通过IFTTT设置新闻源和Google表单
- 5.6 设置你的每日个性化新闻简报
- 5.7 小结
- 第6章 预测你的内容是否会广为流传
- 6.1 关于病毒性，研究告诉我们了些什么
- 6.2 获取分享的数量和内容
- 6.3 探索传播性的特征
- 6.3.1 探索图像数据
- 6.3.2 探索标题
- 6.3.3 探索故事的内容
- 6.4 构建内容评分的预测模型
- 6.5 小结
- 第7章 使用机器学习预测股票市场
- 7.1 市场分析的类型
- 7.2 关于股票市场，研究告诉我们些什么
- 7.3 如何开发一个交易策略
- 7.3.1 延长我们的分析周期
- 7.3.2 使用支持向量回归，构建我们的模型
- 7.3.3 建模与动态时间扭曲
- 7.4 小结
- 第8章 建立图像相似度的引擎
- 8.1 图像的机器学习
- 8.2 处理图像
- 8.3 查找相似的图像
- 8.4 了解深度学习
- 8.5 构建图像相似度的引擎
- 8.6 小结
- 第9章 打造聊天机器人
- 9.1 图灵测试
- 9.2 聊天机器人的历史
- 9.3 聊天机器人的设计
- 9.4 打造一个聊天机器人
- 9.5 小结
- 第10章 构建推荐引擎
- 10.1 协同过滤
- 10.1.1 基于用户的过滤
- 10.1.2 基于项目的过滤
- 10.2 基于内容的过滤
- 10.3 混合系统
- 10.4 构建推荐引擎
- 10.5 小结
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
