Python机器学习

在学习和研究机器学习时，面临各种算法，对于机器学习新手来说会感到困惑。本书主要从算法和Python语言实现的角度，帮助读者理解机器学习。书专注于两类核心的算法族，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示这些算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的应用和实现。本书适合想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决特定的问题或提升相关技能。

作者简介

MichaelBowles在硅谷黑客道场教授机器学习，提供机器学习项目咨询，同时参与了多家创业公司，涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后，创建并运营了两家硅谷创业公司，这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。