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[德] Willi Richert 刘峰

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发表于2024-10-08


商品介绍



2014-7-1 平装 9787115356826

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书籍描述

作者简介:

Willi Richert

机器学习和机器人学博士,目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究,包括主动学习和统计机器翻译。

Luis Pedro Coelho

计算生物学家,主要关注生物图像信息学和大规模图像数据的处理,致力于生物标本图像分析中机器学习技术的应用,他还是Python计算机视觉库mahotas的主要开发人员。他于1998年开始开发开源软件,2004年起从事Python开发,并为多个Python开源库贡献了代码。另外,Luis拥有机器学习领域世界领先的卡内基-梅隆大学的博士学位,并发表过多篇科学论文。

译者简介:

刘峰

百度LBS地图基础业务部资深研发工程师,新加坡南洋理工大学计算机工程系博士,研究领域包括机器学习、模糊神经网络等。2010年加入百度,主要从事大数据分析和挖掘方面的工作,近年来专注于无线定位、用户轨迹等LBS大数据的挖掘及机器学习应用。

如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。

本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

举几个例子,我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类,怎么知道某个音乐文件是爵士风格,还是重金属摇滚风格。另外,本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之,通过学习本书,读者可以掌握构建自己所需系统的各方面知识,并且学以致用,解决自己面临的现实问题。

读者只要具有一定的Python编程经验,能够自己安装和使用开源库,就足够了,即使对机器学习一点了解都没有也没关系。本书不会讲机器学习算法背后的数学。

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读者评价

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书中代码片段太乱, 一定要对照光盘中的代码看, 否则会很麻烦。光盘中的代码在github上有托管 https://github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython

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##hands-on, entry-level

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##诚如题目:如果你跟我一样看这种书是喜欢跟着书敲一遍代码的话,我想这本书如果你想要跟着作者把上面书中的例子全部过一遍,你是需要具备以下这样几点知识储备的。 第一.python(不只限于简单的语法,越熟越好) 第二.利用beautifulSoup这样的第三方库爬虫获取数据,并对数据进...  

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##真是活到老学到老啊,没想到我也会看完这样的一本书。虽然逐渐就跟不上了,当扫盲读物也还是有收获的

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##例子设计的很好,但是对照书本和代码看有些乱

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