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《机器学习从认知到实践(第2辑)》合规电子书下载
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《机器学习从认知到实践(第2辑)》内容简介
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《机器学习从认知到实践(第2辑)》书籍信息摘要
《机器学习从认知到实践(第2辑)》合规电子书下载，科技技术，资源格式。查找时建议核对作者、出版社、年份、目录、授权状态和文件格式。
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：资源
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适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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版本
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目录
- Python机器学习实践指南
- 版权信息
- 版权声明
- 内容提要
- 作者简介
- 审阅者简介
- 译者简介
- 译者序
展开全部（共 60 章节）
- 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
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