实践机器学习：Harrington的《Machine Learning in Action》2012年第三版

《Machine Learning in Action》是由Peter Harrington编著的书籍，首次出版于2012年3月，由Manning Publications Co.发行。这本书旨在将机器学习的概念和实践方法以易于理解的方式呈现给读者，使之成为学习和应用机器学习技术的实用指南。该书不仅深入浅出地介绍了机器学习的基础理论，还包含了许多实例和实战项目，帮助读者从理论走向实际操作。 书中涵盖了多种机器学习算法和技术，如监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维）、以及深度学习的初步介绍。作者通过清晰的阐述和逐步的指导，让读者了解如何处理数据预处理、模型训练和评估等关键步骤。此外，书中还强调了编程实现的重要性，使用Python作为主要的编程语言，使得读者能够跟随代码实例快速上手。 《Machine Learning in Action》不仅适合计算机科学专业的学生，也对有一定编程基础的工程师、数据分析师或对机器学习感兴趣的业余爱好者具有很高的参考价值。书中提供的在线资源和Manning Publications Co.的优惠购买渠道为读者提供了进一步学习和获取最新资料的途径。 然而，版权问题需注意，未经出版社Manning Publications Co.的书面许可，任何形式的复制、存储、传播或者电子传输该书的部分或全部内容都是违法的。同时，书中提到的一些制造商和销售商的产品名称可能被注册为商标，对于这些商标的使用，Manning Publications Co.会尊重并遵守相关的法律规定。 《Machine Learning in Action》是一本将理论与实践完美结合的教材，它不仅提供了丰富的知识，还注重培养读者的动手能力和解决问题的能力，是机器学习入门者和进阶者的宝贵资源。