【2023新书】《Python机器学习实战手册：从预处理到深度学习的实用解决方案 第二版》

这本实用指南提供了超过200个独立的食谱，以帮助你解决在工作中可能遇到的机器学习挑战。如果你熟悉Python及其库，包括pandas和scikit-learn，那么你将能够解决特定的问题，从加载数据到训练模型，以及利用神经网络。

本书更新版中的每个食谱都包括你可以复制、粘贴和运行的代码，通过一个玩具数据集来确保它的可行性。从那里，你可以根据你的用例或应用来调整这些食谱。食谱中包含了一篇讨论，解释了解决方案并提供了有意义的背景。

通过学习你需要构建工作机器学习应用的基本知识和技巧，超越理论和概念。你将找到以下方面的食谱：

• 向量，矩阵，和数组
• 处理来自CSV，JSON，SQL，数据库，云存储和其他源的数据
• 处理数值和分类数据，文本，图像，以及日期和时间
• 使用特征提取或特征选择进行降维
• 模型评估和选择
• 线性和逻辑回归，树和森林，以及k-最近邻居
• 支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，聚类和基于树的模型
• 从多个框架保存，加载和服务训练过的模型

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