小册描述
目录
- 第一章:机器学习概述与Python基础
- 第二章:数据预处理与特征工程
- 第三章:监督学习基础
- 第四章:决策树与随机森林
- 第五章:支持向量机与核函数
- 第六章:逻辑回归与多层感知机
- 第七章:K近邻算法与协同过滤
- 第八章:聚类分析与层次聚类
- 第九章:主成分分析与因子分析
- 第十章:降维技术在机器学习中的应用
- 第十一章:实战一:手写数字识别
- 第十二章:实战二:情感分析
- 第十三章:实战三:新闻分类
- 第十四章:实战四:推荐系统
- 第十五章:实战五:股票预测
- 第十六章:实战六:图像识别
- 第十七章:实战七:文本生成
- 第十八章:实战八:异常检测
- 第十九章:实战九:语音识别
- 第二十章:实战十:自然语言处理
- 第二十一章:高级技巧一:Python机器学习库的比较与选择
- 第二十二章:高级技巧二:特征选择与特征提取
- 第二十三章:高级技巧三:模型评估与选择
- 第二十四章:高级技巧四:模型调优与超参数优化
- 第二十五章:高级技巧五:集成学习方法
- 第二十六章:高级技巧六:深度学习基础
- 第二十七章:高级技巧七:神经网络与卷积神经网络
- 第二十八章:高级技巧八:循环神经网络与长短期记忆网络
- 第二十九章:高级技巧九:强化学习基础
- 第三十章:高级技巧十:生成对抗网络
- 第三十一章:案例分析一:Python机器学习在金融领域的应用
- 第三十二章:案例分析二:Python机器学习在医疗领域的应用
- 第三十三章:案例分析三:Python机器学习在推荐系统中的应用
- 第三十四章:案例分析四:Python机器学习在图像识别中的应用
- 第三十五章:案例分析五:Python机器学习在自然语言处理中的应用
- 第三十六章:案例分析六:Python机器学习在语音识别中的应用
- 第三十七章:案例分析七:Python机器学习在自动驾驶中的应用
- 第三十八章:案例分析八:Python机器学习在智能家居中的应用
- 第三十九章:案例分析九:Python机器学习在游戏开发中的应用
- 第四十章:案例分析十:Python机器学习在物联网中的应用
- 第四十一章:扩展阅读一:Python机器学习经典书籍与资源
- 第四十二章:扩展阅读二:Python机器学习框架比较与选择
- 第四十三章:扩展阅读三:Python机器学习最佳实践
- 第四十四章:扩展阅读四:Python机器学习性能测试与调优
- 第四十五章:扩展阅读五:Python机器学习自动化测试与验证
- 第四十六章:扩展阅读六:Python机器学习代码审查与质量控制
- 第四十七章:扩展阅读七:Python机器学习持续集成与持续部署
- 第四十八章:扩展阅读八:Python机器学习开源项目与工具推荐
- 第四十九章:扩展阅读九:Python机器学习在移动设备上的应用
- 第五十章:扩展阅读十:从高级程序员到Python机器学习专家之路
- 第五十一章:高级技巧十一:Python机器学习中的高级特性与技巧
- 第五十二章:高级技巧十二:Python机器学习中的实时数据传输与同步
- 第五十三章:高级技巧十三:Python机器学习中的高级性能优化
- 第五十四章:高级技巧十四:Python机器学习中的内存优化策略
- 第五十五章:高级技巧十五:Python机器学习中的线程优化策略
- 第五十六章:高级技巧十六:Python机器学习中的性能瓶颈分析与优化
- 第五十七章:高级技巧十七:Python机器学习中的安全性与合规性
- 第五十八章:高级技巧十八:Python机器学习中的自动化测试与验证