作者介绍:
Peter Harrington
拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
内容介绍:
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
本书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法,并将其运用于某些策略性任务中,如分类、预测及推荐等。
本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
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