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件事就是我学习Python是为了做数据分析,是为了解决我遇到的坑,那我是不是只需要学会可以解决那些坑的知识就够了。我现在学习Python的唯一目标就是做数据分析师,而不是去做爬虫工程师、也不是去做算法工程师。那么那些爬虫,开发,机器学习算法相关的知识,我是不是可以先不管,等我有精力了就学学爬虫玩一玩,或者是自己做个网页啥的都可以,前提是等我有精力。想通了这点以后,我瞬间觉得学习负担没那么大了。

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我并没有保证说这会很快或容易,但是如果你投入了时间并完成了上面的 7 个步骤,你将在理解大量机器学习算法以及通过流行的库(包括一些在目前深度学习研究领域最前沿的库)在 Python 中实现算法方面变得很擅长。

内容介绍《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

教程说明重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

首先使用 Python 及其机器学习库,我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法(k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等),还研究了强大的集成技术(随机森林)和一些额外的机器学习任务(降维算法和模型验证技术)。除了一些基本的机器学习技巧,我们已经开始寻找一些有用的工具包。

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