《机器学习：Python实践》以其通俗易懂的风格和强调实操性的内容安排，成为了许多初学者和实践者的新宠，书籍搭载了Python3和scikit-learn框架，以一种亲和的方式展现了机器学习项目的落地策略，读者们对其直观的代码示例和清晰的项目流程赞不绝口，尤其是那些迫切希望在这一领域迈出第一步的新手，然而，书中对于机器学习深层次理论探讨的欠缺，也在一定程度上制约了想要深入了解算法原理的读者，简洁的内容固然降低了学习门槛，但在涵盖更广泛机器学习话题和深入解释参数背后的逻辑方面，书籍显得稍显浅尝辄止，尽管如此，它仍旧为入门者提供了一条清晰的学习路径，并以丰富的实例和实用的模板，为进一步的学习奠定了坚实的基础，书中的内容结构和项目实践指南无疑是为那些渴望在机器学习领域快速起步的读者量身打造的，这本书的价值在于它将复杂的概念转化为易于理解的实践步骤，为机器学习的应用提供了直观的参考和指导。
内容介绍
本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。
不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题，非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。
目录
- 第一部分 初始
- 1 初识机器学习 2
- 2 Python 机器学习的生态圈 7
- 3 第一个机器学习项目 13
- 4 Python 和 SciPy 速成 25
- 第二部分 数据理解
- 5 数据导入 44
- 6 数据理解 48
- 7 数据可视化 55
- 第三部分 数据准备
- 8 数据预处理 64
- 9 数据特征选定 71
- 第四部分 选择模型
- 10 评估算法 78
- 11 算法评估矩阵 85
- 12 审查分类算法 97
- 13 审查回归算法 106
- 14 算法比较 115
- 15 自动流程 119
- 第五部分 优化模型
- 16 集成算法 124
- 17 算法调参 133
- 第六部分 结果部署
- 18 持久化加载模型 138
- 第七部分 项目实践
- 19 预测模型项目模板 144
- 20 回归项目实例 150
- 21 二分类实例 170
- 22 文本分类实例 192
Pyhton基础与实践 主要介绍Python语言中一些基础但又很重要的知识，python对象、函数、类、正则表达式、编码转换等。 对象 一切皆对象 Python中一切皆为对象，每个对象都包含一个标准头，头信息由 "引用计数" 和 "类型指针" 组成。 "引用计数"为PVM中主要的垃圾回收机制，每当对象被引用时增加，超出作用域或调用del手工释放后递减，计数为0时被回收； 通过"类型指针"可明确知道对象的类型，指向Type对象，包含了其继承关系以及静态成员信息； 可使用sys.getrefcount(x)来查看对象的引用计数； type(x)和x.__class__可查看对象类型； hex(id(x))返回对象内存地址； 对于变长对象，其头部会多出一个记录元素数量的字段；
程序流程 我认为写程序是是爬虫的第三步，最重要的是！==定义问题== ，只有定义了你需要的内容，才好去搜索，去找需要的网页，根据网页的内容，编写程序，所以大概流程是这样： 定义问题—>寻找需要的网页—>分析网页结构（反爬等）—->程序1.0—>循环测试—>获取结果—>保存结果