Python機器學習經典實例

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用于不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然后介紹一些稍微復雜的機器學習算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網絡，等等。

本書是為想用機器學習算法開發(fā)應用程序的Python 程序員準備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介：

Prateek Joshi

人工智能專家，重點關注基于內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及硅谷的幾家早期創(chuàng)業(yè)公司任職。

譯者簡介：

陶俊杰

長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲。本科畢業(yè)于北京交通大學機電學院，碩士畢業(yè)于北京交通大學經管學院。曾就職于中國移動設計院，目前在京東任職。

陳小莉

長期從事數據分析工作，喜歡Python。本科與碩士畢業(yè)于北京交通大學電信學院。目前在中科院從事科技文獻與專利分析工作。