資料 | Python機(jī)器學(xué)習(xí)及實(shí)踐－從零開始通往Kaggle競賽之路

本文作者： AI研習(xí)社

2020-09-08 10:32

導(dǎo)語：幫助對機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘感興趣的讀者整合時下流行的基于Python語言的程序庫。

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內(nèi)容簡介 · · · · · ·

本書面向所有對機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎(chǔ)，在不涉及大量數(shù)學(xué)模型與復(fù)雜編程知識的前提下，逐步帶領(lǐng)讀者熟悉并且掌握當(dāng)下最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與自然語言處理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。

全書共分4章。第1章簡介篇，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)概念與Python編程知識；第2章基礎(chǔ)篇，講述如何使用Scikit-learn作為基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)工具；第3章進(jìn)階篇，涉及怎樣借助高級技術(shù)或者模型進(jìn)一步提升既有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平臺為對象，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代表性的競賽任務(wù)。

作者簡介 · · · · · ·

范淼，清華大學(xué)計算機(jī)系人工智能研究所博士，研究方向涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)。2015年3月受國家留學(xué)基金委公派至美國紐約大學(xué)計算機(jī)系聯(lián)合培養(yǎng)。攻讀博士期間，于所在研究領(lǐng)域內(nèi)多個重要國際會議與期刊上發(fā)表論文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多個公司的研發(fā)部門實(shí)習(xí)，并承擔(dān)機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理相關(guān)的研究任務(wù)。

李超，工學(xué)博士，清華大學(xué)副研究員，信息技術(shù)研究院Web 與軟件技術(shù)研究中心副主任。中國計算機(jī)學(xué)會信息存儲技術(shù)專委會委員、中國計算機(jī)學(xué)會高級會員、全國文獻(xiàn)影像技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會（SAC/TC86/SC6）委員、IEEE 會員。研究領(lǐng)域包括海量數(shù)據(jù)存儲、組織與管理、分析，及其在數(shù)字圖書館/檔案館/教育/醫(yī)療/金融等領(lǐng)域的應(yīng)用。主持及參與多項國家973、863、科技支撐、自然基金等縱向項目及橫向合作項目。已發(fā)表學(xué)術(shù)論文50 余篇、獲得授權(quán)發(fā)明專利10 余項。