Python机器学习项目实战

《Python机器学习项目实战》是一本针对机器学习与聚焦实践经验的实用指南。本书展示了现实、实用的机器学习场景，全面清晰地介绍了机器学习的关键概念。

《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习，需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。本书完全满足这三点!

本书展示了现实、实用的机器学习场景，并全面、清晰地介绍了机器学习的关键概念。在学习本书的过程中，读者将会完成一些引人入胜的项目，比如使用线性回归预测汽车价格，部署客户流失预测服务等。读者将超越算法，学习在无服务器系统上部署机器学习应用，以及使用Kubernetes和Kubeflow服务模型等重要技术。大家埋头苦学，亲自动手，享受掌握机器学习技能的乐趣!

主要内容

●收集和清理训练模型的数据

●使用流行的Python工具，包括NumPy、Scikit-Learn和TensorFlow

●将机器学习模型部署到生产环境中

阅读门槛

读者需要有Python编程技能，不需要具备机器学习知识。

Alexey Grigorev与家人居住在柏林。他是一名经验丰富的软件工程师，专注于机器学习。他在OLX集团担任首席数据科学家，帮助同事们将机器学习应用于生产。

工作之余，Alexey还运营着DataTalks.Club——一个由喜欢数据科学和机器学习的爱好者组成的社区。他还出版过另外两本著作：Mastering Java for Data Science和TensorFlow Deep Learning Projects。