作者：[美] Henrik Brink
出版社：机械工业出版社
出版时间：2017-6
ISBN：9787111569220
格式：PDF扫描版
豆瓣评分：7.2
内容简介
本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要从实用角度进行了描述，没有数学公式和推导。本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、高级特征工程、数据可视化技术以及模型的部署和安装，结合3个真实案例全面、详细地介绍了整个机器学习流程。后，还介绍了机器学习流程的扩展和大数据应用。
本书可以作为程序员、数据分析师、统计学家、数据科学家解决实际问题的参考书，也可以作为机器学习爱好者学习和应用的参考书，还可以作为非专业学生的机器学习入门参考书，以及专业学生的实践参考书。
作者简介
HenrikBrink（亨里克·布林克）是一名数据科学家，对应用机器学习进行工业和学术应用开发有着丰富的经验。
JosephRichards（约瑟夫W理查兹）也是一位数据科学家，具有应用统计和预测分析方面的专业知识。Henrik和Joseph是Wise.io的联合创立者，Wise.io是一家提供工业机器学习解决方案的开发商。
MarkFetherolf（马克·弗特罗夫）是数据管理和预测分析公司NuminaryDataScience的创始人和总裁。他曾在社会科学研究、化学工程、信息系统性能、容量规划、有线电视和在线广告应用等方面担任统计师和分析数据库开发人员。
验证获取
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