实用机器学习

本书介绍了实用机器学习的工作流程，主要是从实用角度进行描述，没有数学公式和推导。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，并结合三个真实案例全面详细的介绍了整个机器学习流程。最后，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。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，也可以作为专业学生的实践参考书。