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在六个步骤中学习高级Python 3主题的基础知识，所有这些都是为了让您成为一个有价值的实践者而设计的。这个更新版本的方法基于“六度分离”理论，该理论指出每个人和每件事都是最多六步之遥，并将每个主题分为两部分: 理论概念和使用适当的Python 3包的实际实现。
您将从Python 3编程语言基础、机器学习历史、发展和系统开发框架开始。本文还介绍了一些关键的数据挖掘/分析概念，如探索性分析、特征降维、回归、时间序列预测及其在Scikit-learn中的有效实现。您还将学习常用的模型诊断和调优技术。其中包括最优的类创建概率截止点、方差、偏差、装袋、提升、集成投票、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和物联网数据降噪技术。
最后，您将回顾先进的文本挖掘技术，推荐系统，神经网络，深度学习，强化学习技术及其实现。本书中提供的所有代码都将以iPython笔记本的形式提供，使您能够尝试这些示例并将其扩展到您的优势。
你将学习
了解机器学习开发和框架
评估模型诊断和机器学习中的调优
检查文本挖掘、自然语言处理(NLP)和推荐系统
复习强化学习和CNN
这本书是给谁看的
Python开发人员、数据工程师和机器学习工程师希望将他们的知识或职业扩展到机器学习领域。
资源分享
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