Python机器学习经典实例 第2版

本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；最后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱好者以及希望使用机器学习技术和算法解决实际问题的Python程序员阅读。

朱塞佩·查博罗（Giuseppe Ciaburro）拥有环境技术物理学博士学位和两个学科的 硕士学位，他的重点研究方向是机器学习在城市声环境研究中的应用。他有超过 15 年的编程专业经验（Python、R、MATLAB），初从事燃烧学领域的研究，后又致力于声学和噪音控制方向，并出版过几本著作，销量均不错。 普拉蒂克·乔希（Prateek Joshi）毕业于南加州大学，拥有人工智能硕士学位。他是一位人工智能专家，也是一位 TEDx演讲者，曾位列福布斯 30 岁以下的 30 位精英榜单，并在美国消费者新闻与商业频道（CNBC）、TechCrunch、硅谷商业期刊（Silicon Valley Business Journal）及更多的刊物上发表过文章。