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內容簡介  · · · · · ·

本書面向所有對機器學習與數據挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python程式語言為基礎，在不涉及大量數學模型與複雜編程知識的前提下，逐步帶領讀者熟悉並且掌握當下最流行的機器學習、數據挖掘與自然語言處理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 

全書共分4章。第1章簡介篇，介紹機器學習概念與Python編程知識；第2章基礎篇，講述如何使用Scikit-learn作為基礎機器學習工具；第3章進階篇，涉及怎樣藉助高級技術或者模型進一步提升既有機器學習系統的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平台為對象，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代表性的競賽任務。

作者簡介  · · · · · · 

范淼，清華大學電腦系人工智慧研究所博士，研究方向涉及機器學習與自然語言處理技術。2015年3月受國家留學基金委公派至美國紐約大學電腦系聯合培養。攻讀博士期間，於所在研究領域內多個重要國際會議與期刊上發表論文近20篇。先後在Hulu、MSRA（微軟亞洲研究院）、百度自然語言處理部、Bosch（博世）北美矽谷研究院等多個公司的研發部門實習，並承擔機器學習與自然語言處理相關的研究任務。

李超， 工學博士，清華大學副研究員，資訊技術研究院Web 與軟體技術研究中心副主任。中國電腦學會資訊存儲技術專委會委員、中國電腦學會高級會員、全國文獻影像技術標準化技術委員會（SAC/TC86/SC6）委員、IEEE 會員。研究領域包括海量數據存儲、組織與管理、分析，及其在數字圖書館/檔案館/教育/醫療/金融等領域的應用。主持及參與多項國家973、863、科技支撐、自然基金等縱向項目及橫向合作項目。已發表學術論文50 余篇、獲得授權發明專利10 余項。

補充說明  · · · · · ·

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