《機器學習系統設計.Python》pdf

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現在，機器學習正在互聯網上下掀起熱潮，而Python則是很是適合開發機器學習系統的一門優秀語言。做爲動態語言，它支持快速探索和實驗，而且針對Python的機器學習算法庫的數量也與日俱增。本書最大的特點，就是結合實例分析教會讀者如何經過機器學習解決實際問題。
本書將向讀者展現如何從原始數據中發現模式，首先從Python與機器學習的關係講起，再介紹一些庫，而後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發了，涉及建模、推薦及改進，以及聲音與圖像處理。經過流行的開源庫，咱們能夠掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時，讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。
舉幾個例子，咱們會介紹怎麼把StackOverflow的回答按質量高低進行分類，怎麼知道某個音樂文件是爵士風格，仍是重金屬搖滾風格。另外，本書還涵蓋了主題建模、購物習性分析及雲計算等高級內容。總之，經過學習本書，讀者能夠掌握構建本身所需系統的各方面知識，而且學以至用，解決本身面臨的現實問題。
讀者只要具備必定的Python編程經驗，可以本身安裝和使用開源庫，就足夠了，即便對機器學習一點了解都沒有也不要緊。本書不會講機器學習算法背後的數學。

做者簡介：
Willi Richert
機器學習和機器人學博士，目前任職於微軟Bing搜索核心研發團隊。他從事多種機器學習領域的研究，包括主動學習和統計機器翻譯。
Luis Pedro Coelho
計算生物學家，主要關注生物圖像信息學和大規模圖像數據的處理，致力於生物標本圖像分析中機器學習技術的應用，他仍是Python計算機視覺庫mahotas的主要開發人員。他於1998年開始開發開源軟件，2004年起從事Python開發，併爲多個Python開源庫貢獻了代碼。另外，Luis擁有機器學習領域世界領先的卡內基-梅隆大學的博士學位，並發表過多篇科學論文。
譯者簡介：
劉峯
百度LBS地圖基礎業務部資深研發工程師，新加坡南洋理工大學計算機工程系博士，研究領域包括機器學習、模糊神經網絡等。2010年加入百度，主要從事大數據分析和挖掘方面的工做，近年來專一於無線定位、用戶軌跡等LBS大數據的挖掘及機器學習應用。
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