Python机器学习实践指南 Python Machine  Learning Blueprints
〔美〕Alexander T. Combs 著
黄申 译

内容提要

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过易于理解的项目详细讲述了如何构建真实的机器学习应用程序。
全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括聚类算法、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。


译者简介
黄申博士，现任IBM 研究院资深科学家，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者、IBM ExtremeBlue 天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay 中国、沃尔玛1 号店（现京东1 号店）和大润发飞牛网担任要职，带队完成了若干公司级的战略项目。同时发表了20 多篇国际论文，并拥有10 多项国际专利，《计算机工程》特邀审稿专家，《Elasticsearch实战》中文版的译者，2016 年出版的《大数据架构商业之路》一书销量和口碑双赢，续作《大数据架构和算法实现之路》将于2017 年中出版。2015 年，因对业界做出卓越贡献，获得美国ZF颁发的“美国杰出人才”称号。




本书涵盖的内容
第1 章，Python 机器学习的生态系统，深入Python，它有一个深度活跃的开发者社区，而且许多开发者来自科学社区。这为Python 提供了丰富的科学计算库。在本章中，我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境，以最好地利用它们。
第 2 章，构建应用程序，发现低价的公寓，指导我们构建第一个机器学习应用程序，我们从一个最小但实际的例子开始：建设应用程序来识别低价的公寓。到本章结束，我们将创建一个应用程序，使得寻找合适的公寓变得更容易点。
第 3 章，构建应用程序，发现低价的机票，演示了如何构建应用程序来不断地监测票价。一旦出现异常价格，应用程序将提醒我们，可以快速采取行动。
第 4 章，使用逻辑回归预测IPO 市场，展示了我们如何使用机器学习决定哪些IPO 值得仔细研究，而哪些可以直接跳过。

第 5 章，创建自定义的新闻源，介绍如何构建一个系统，它会了解你对于新闻的品味，而且每天都可以为你提供个性化的新闻资讯。
第 6 章，预测你的内容是否会广为流传，检查一些被大家广泛分享的内容，并试图找到这种内容相对于其他人们不愿分享的内容有哪些特点。
第 7 章，使用机器学习预测股票市场，讨论如何构建和测试交易策略。当你试图设计属于自己的系统时，有无数的陷阱要避免，这是一个几乎不可能完成的任务。但是，这个过程有很多的乐趣，而且有的时候，它甚至可以帮你盈利。
第 8 章，建立图像相似度的引擎，帮助你构建高级的、基于图像的深度学习应用。我们还将涵盖深度学习的算法来了解为什么它们是如此的重要，以及为什么它们成为了最近研究的热点。
第 9 章，打造聊天机器人，演示如何从头构建一个聊天机器人。读完之后，你将了解更多关于该领域的历史及其未来前景。
第 10 章，构建推荐引擎，探讨不同类型的推荐系统。我们将看到它们在商业中是如何实现和运作的。我们还将实现自己的推荐引擎来查找GitHub 资料库。


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