图书介绍
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- （美）库姆斯著；黄申译 著
- 出版社： 北京：人民邮电出版社
- ISBN：9787115449061
- 出版时间：2017
- 标注页数：251页
- 文件大小：35MB
- 文件页数：268页
- 主题词：软件工具－程序设计－指南
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图书目录
第1章 Python机器学习的生态系统1
1.1 数据科学／机器学习的工作流程2
1.1.1 获取2
1.1.2 检查和探索2
1.1.3 清理和准备3
1.1.4 建模3
1.1.5 评估3
1.1.6 部署3
1.2 Python库和功能3
1.2.1 获取4
1.2.2 检查4
1.2.3 准备20
1.2.4 建模和评估26
1.2.5 部署34
1.3 设置机器学习的环境34
1.4 小结34
第2章 构建应用程序，发现低价的公寓35
2.1 获取公寓房源数据36
使用import.io抓取房源数据36
2.2 检查和准备数据38
2.2.1 分析数据46
2.2.2 可视化数据50
2.3 对数据建模51
2.3.1 预测54
2.3.2 扩展模型57
2.4 小结57
第3章 构建应用程序，发现低价的机票58
3.1 获取机票价格数据59
3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据60
3.3 解析DOM以提取定价数据62
通过聚类技术识别异常的票价66
3.4 使用IFTTT发送实时提醒75
3.5 整合在一起78
3.6 小结82
第4章 使用逻辑回归预测IPO市场83
4.1 IPO市场84
4.1.1 什么是IPO84
4.1.2 近期IPO市场表现84
4.1.3 基本的IPO策略93
4.2 特征工程94
4.3 二元分类103
4.4 特征的重要性108
4.5 小结111
第5章 创建自定义的新闻源112
5.1 使用Pocket应用程序，创建一个监督训练的集合112
5.1.1 安装Pocket的Chrome扩展程序113
5.1.2 使用Pocket API来检索故事114
5.2 使用embed.ly API下载故事的内容119
5.3 自然语言处理基础120
5.4 支持向量机123
5.5 IFTTT与文章源、Google表单和电子邮件的集成125
通过IFTTT设置新闻源和Google表单125
5.6 设置你的每日个性化新闻简报133
5.7 小结137
第6章 预测你的内容是否会广为流传138
6.1 关于病毒性，研究告诉我们了些什么139
6.2 获取分享的数量和内容140
6.3 探索传播性的特征149
6.3.1 探索图像数据149
6.3.2 探索标题152
6.3.3 探索故事的内容156
6.4 构建内容评分的预测模型157
6.5 小结162
第7章 使用机器学习预测股票市场163
7.1 市场分析的类型164
7.2 关于股票市场，研究告诉我们些什么165
7.3 如何开发一个交易策略166
7.3.1 延长我们的分析周期172
7.3.2 使用支持向量回归，构建我们的模型175
7.3.3 建模与动态时间扭曲182
7.4 小结186
第8章 建立图像相似度的引擎187
8.1 图像的机器学习188
8.2 处理图像189
8.3 查找相似的图像191
8.4 了解深度学习195
8.5 构建图像相似度的引擎198
8.6 小结206
第9章 打造聊天机器人207
9.1 图灵测试207
9.2 聊天机器人的历史208
9.3 聊天机器人的设计212
9.4 打造一个聊天机器人217
9.5 小结227
第10章 构建推荐引擎228
10.1 协同过滤229
10.1.1 基于用户的过滤230
10.1.2 基于项目的过滤233
10.2 基于内容的过滤236
10.3 混合系统237
10.4 构建推荐引擎238
10.5 小结251