Python机器学习实战：预测分析核心技术

"《Python中的机器学习》(Wiley,2015)是一本实用指南，专为那些希望掌握基础机器学习技术并能用Python实现的读者而编撰。本书以简洁易懂的方式讲解了两种核心机器学习算法——惩罚性线性回归和集成方法，避免了复杂的数学理论，专注于算法的工作原理及其在实际应用中的示例。通过这本书，读者将学习到Python编程的基础技巧，包括如何构建预测模型、数据预处理以及模型训练和实践应用。 作者迈克尔·鲍尔斯带领读者逐步探索，首先介绍了选择合适的算法策略，确保模型的准确性和效率。章节内容深入浅出，不仅阐述了如何使用Python进行算法操作，还提供了具体且可复用的代码示例，帮助读者自己开发数据分析解决方案。书中强调了对每个模型性能的评估，以便在实际问题中正确选用。 本书的核心主题是"Essential Techniques for Predictive Analysis"，着重于预测分析的基本技术，适合初学者和有一定经验的工程师，无论他们是在寻求对现有技能的增强还是希望入门机器学习。它不仅是技术指南，也是Python编程和机器学习实践的实用工具。 版权信息方面，该书由John Wiley & Sons, Inc.出版，2015年发行，享有美国版权法的保护，同时提供了电子版的ISBN号。对于复制或传播，除非符合1976年美国版权法的107或108条款，否则需要事先获得出版商的书面许可或支付适当的每份复制费用给Copyright Clearance Center。 《Python中的机器学习》是一本实用的资源，适合那些想要通过Python进行机器学习实践和提升数据分析能力的专业人士。通过阅读和实践书中的内容，读者将能够建立起强大的机器学习基础，并能够在实际工作中灵活运用这些核心技术。"