机械学习高级实践

图书标准信息

• 作者 王聪颖
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2023-11
• 版次 1
• ISBN 9787111736547
• 定价 139.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 408页
• 字数 0.59千字

【内容简介】

人工智能方兴未艾，机器学习算法作为实现人工智能最重要的技术之一，引起了无数相关从业者的兴趣。本书详细介绍了机器学习算法的理论基础和高级实践案例，理论部分介绍了机器学习项目体系搭建路径，包括业务场景拆解、特征工程、模型评估和选型、模型优化；实践部分介绍了业界常见的业务场景，包括计算广告、供需预测、智能营销、动态定价。随书附赠所有案例源码，获取方式见封底。

本书内容深入浅出，理论与实践相结合，帮助计算机专业应届毕业生、跨专业从业者、算法工程师等读者能够从零构建机器学习项目实现流程，快速掌握关键技术，迅速从小白成长为独当一面的算法工程师。

【作者简介】

:
    王聪颖，北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院）硕士，现任滴滴国际化资深算法工程师，负责滴滴国际化增长、调度算法策略。曾供职于快手、顺丰、VMware等多家国内外知名科技公司，从0～1、1～10地参与设计并主导开发了多个机器学习算法赋能业务场景并显著提升业务效果的项目，曾获得Kaggle比赛银牌、铜牌。

【目录】

序一

序二

前言

第1章机器学习

1.1机器学习概述

1.1.1机器学习发展历史

1.1.2机器学习工作原理

1.2机器学习典型工具箱

1.2.1NumPy

1.2.2Pandas

1.2.3SciKit-Learn

1.2.4TensorFlow

1.3机器学习项目实现流程

1.3.1业务场景拆解

1.3.2构建特征工程

1.3.3模型评估与选型

1.3.4模型优化

第2章业务场景拆解

2.1业务目标拆解

2.1.1业务目标拆解方法

2.1.2算法模型作用环节分析

2.2项目方案制定

2.2.1项目团队配置

2.2.2机器学习项目方案制定

第3章特征工程

3.1特征工程基础

3.1.1特征工程的概念和意义

3.1.2工业界特征工程应用

3.2数据预处理

3.2.1缺失值处理

3.2.2异常值处理

……