Python Machine Learning
「機器學習」（machine learning）已是一門改變資料分析方式的重要學科，而本書將引領你進入預測性分析的世界，透過在科學領域已應用得相當廣泛的 Python 程式語言進行實作。
藉 由本書，可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策，或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含 scikit-learn、Theano 及 Keras 等一系列強大的 Python 函式庫，並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後，便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。
你能夠從本書學習到
•探索各種不同的機器學習模型，為你的需求提供多種解決方案。
•利用 Theano 與 Keras 建構類神經網路運算。
•撰寫清晰、優雅的 Python 程式碼，使演算法效益最大化。
•將機器學習模型嵌入於 Web 應用程式之中。
•透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。
•藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。
•利用高效率的預處理技術來組織資料，並應用最佳實踐來評估機器學習模型。
•深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。
適用讀者
期望運用 Python 程式語言，從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域，還是已具備相關經驗，本書都可作為實用的重點參考資源。
「機器學習」（machine learning）已是一門改變資料分析方式的重要學科，而本書將引領你進入預測性分析的世界，透過在科學領域已應用得相當廣泛的 Python 程式語言進行實作。
藉 由本書，可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策，或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含 scikit-learn、Theano 及 Keras 等一系列強大的 Python 函式庫，並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後，便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。
你能夠從本書學習到
•探索各種不同的機器學習模型，為你的需求提供多種解決方案。
•利用 Theano 與 Keras 建構類神經網路運算。
•撰寫清晰、優雅的 Python 程式碼，使演算法效益最大化。
•將機器學習模型嵌入於 Web 應用程式之中。
•透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。
•藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。
•利用高效率的預處理技術來組織資料，並應用最佳實踐來評估機器學習模型。
•深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。
適用讀者
期望運用 Python 程式語言，從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域，還是已具備相關經驗，本書都可作為實用的重點參考資源。