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這本書是為任何想學習如何開發機器學習系統的人準備的。我們將從理論和實踐兩方面涵蓋關于機器學習算法的最重要概念，并將使用Python編程語言中的Scikit-learn庫實現許多機器學習算法。在第一章中，您將學習機器學習最重要的概念，在下一章中，您將主要學習分類。在最后一章中，你將學習如何訓練你的模型。我假定你已經了解了編程的基礎知識。

通過使用Python開發用例，全面了解監督學習算法您將學習監督學習概念、Python代碼、數據集、最佳實踐、常見問題和缺陷的解決方案，以及實現結構化、文本和圖像數據集算法的實踐知識。

你將從介紹機器學習開始，強調監督學習、半監督學習和非監督學習之間的區別。在接下來的章節中，你將學習回歸和分類問題，它們背后的數學，像線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、樸素貝葉斯等算法，以及像隨機森林、支持向量機、梯度增強和神經網絡等高級算法。提供了所有算法的Python實現。最后，您將得到一個端到端模型開發流程，包括模型的部署和維護。在閱讀了Python的監督學習之后，你將會對監督學習和它的實際實現有一個廣泛的理解，并且能夠以一種創新的方式運行代碼和擴展它。

你將學習：

• 回顧使用Python進行監督學習的基本構建塊和概念
• 為結構化數據以及文本和圖像開發監督學習解決方案
• 解決圍繞過擬合、特征工程、數據清理和建立最佳擬合模型的交叉驗證的問題
• 理解從業務問題定義到模型部署和模型維護的端到端模型周期
• 在使用Python創建監督學習模型時，避免常見的缺陷并遵循最佳實踐

這本書是給誰的

• 對監督學習的最佳實踐和標準感興趣，并使用分類算法和回歸技術來開發預測模型的數據科學家或數據分析師。

//www.apress.com/gp/book/9781484261552

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

?介紹

這本書在保持非常務實的教導和結果導向付出很大的精力。構建聊天機器人不只是完成一個教程或遵循幾個步驟，它本身就是一種技能。這本書肯定不會用大量的文本和過程讓你感到無聊；相反，它采用的是邊做邊學的方法。到目前為止，在你的生活中，你肯定至少使用過一個聊天機器人。無論你是不是一個程序員，一旦你瀏覽這本書，你會發現構建模塊的聊天機器人，所有的奧秘將被揭開。建立聊天機器人可能看起來很困難，但這本書將讓你使它如此容易。我們的大腦不是用來直接處理復雜概念的；相反，我們一步一步地學習。當你讀這本書的時候，從第一章到最后一章，你會發現事情的進展是多么的清晰。雖然你可以直接翻到任何一章，但我強烈建議你從第一章開始，因為它肯定會支持你的想法。這本書就像一個網絡系列，你在讀完一章之后就無法抗拒下一章的誘惑。在閱讀完這本書后，你所接觸到的任何聊天機器人都會在你的腦海中形成一幅關于聊天機器人內部是如何設計和構建的畫面。

這本書適合誰？

這本書將作為學習與聊天機器人相關的概念和學習如何建立他們的一個完整的資源。那些將會發現這本書有用的包括: Python web開發人員希望擴大他們的知識或職業到聊天機器人開發。 學生和有抱負的程序員想獲得一種新的技能通過親身體驗展示的東西，自然語言愛好者希望從頭開始學習。 企業家如何構建一個聊天機器人的偉大的想法,但沒有足夠的技術關于如何制作聊天機器人的可行性信息。 產品/工程經理計劃與聊天機器人相關項目。

如何使用這本書？

請記住，這本書的寫作風格和其他書不一樣。讀這本書的時候要記住，一旦你完成了這本書，你就可以自己建造一個聊天機器人，或者教會別人如何建造一個聊天機器人。在像閱讀其他書籍一樣閱讀這本書之前，務必記住以下幾點:

• 這本書涵蓋了構建聊天機器人所需的幾乎所有內容，而不是現有內容。
• 這本書是關于花更多的時間在你的系統上做事情的，這本書就在你身邊。確保您執行每個代碼片段并嘗試編寫代碼；不要復制粘貼。
• 一定要按照書中的步驟去做；如果你不理解一些事情，不要擔心。你將在本章的后面部分了解到。
• 可以使用本書所提供的源代碼及Jupyter NoteBook作為參考。

內容概要

• Chapter 1: 在本章中，你將從商業和開發人員的角度了解與聊天機器人相關的事情。這一章為我們熟悉chatbots概念并將其轉換為代碼奠定了基礎。希望在本章結束時，你會明白為什么你一定要為自己或你的公司創建一個聊天機器人。
• Chapter 2: 在本章中會涉及聊天機器人的自然語言處理，你將學習到聊天機器人需要NLP時應該使用哪些工具和方法。這一章不僅教你在NLP的方法，而且還采取實際的例子和演示與編碼的例子。本章還討論了為什么使用特定的NLP方法可能需要在聊天機器人。注意，NLP本身就是一種技能。
• Chapter 3: 在本章中，你將學習如何使用像Dialogflow這樣的工具以一種友好而簡單的方式構建聊天機器人。如果你不是程序員，你肯定會喜歡它，因為它幾乎不需要編程技能。
• Chapter 4：在本章中，你將學習如何以人們想要的方式構建聊天機器人。標題說的很艱難，但一旦你完成了前一章，你會想要更多，因為這一章將教如何建立內部聊天機器人從零開始，以及如何使用機器學習算法訓練聊天機器人。
• Chapter 5：在本章中，部署你的聊天機器人純粹是設計給你的聊天機器人應用一個最后的推動。當你經歷了創建聊天機器人的簡單和艱難的過程后，你肯定不想把它留給自己。你將學習如何展示你的聊天機器人到世界使用Facebook和Slack，最后，整合他們在你自己的網站。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議

本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。

概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。

圖模型為我們提供了在數據中發現復雜模式的技術，廣泛應用于語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關于樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

你會學到什么

• 掌握概率論和圖論的基本知識
• 使用馬爾可夫網絡
• 實現貝葉斯網絡
• 圖模型中的精確推理技術，如變量消除算法
• 了解圖模型中的近似推理技術，如消息傳遞算法

圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子

詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中，往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法，這對計算時間和精度有很大的影響。因此，了解這些算法的工作細節是至關重要的。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

風格和方法 一個易于遵循的指南，幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子，重點放在更廣泛使用的模型。