Python机器学习实战：生态与应用探索

"《Python机器学习实践指南》是一本由Alexander T. Combs撰写并由黄申翻译的实用指南，专为那些对机器学习感兴趣，特别是想要用Python进行实践的读者设计。该书在当今Python逐渐成为主流编程语言的时代背景下，将机器学习这一热门领域与Python语言相结合，提供了丰富的实践项目，帮助读者理解并构建实际的机器学习应用。 本书共分为10个章节，第1章介绍了Python机器学习的生态环境，随后的9个章节深入剖析了各种机器学习算法，如聚类算法、推荐系统等。书中涵盖了多个现实生活中的应用场景，例如公寓管理、机票预测、IPO市场分析、新闻源挖掘、内容推荐、股票市场预测、图像处理、聊天机器人开发以及推荐引擎设计，这些内容旨在让读者能够将理论知识转化为实际操作技能。 作者Alexander T. Combs作为一名经验丰富的数据科学家和开发者，拥有金融数据处理、自然语言处理、量化建模等多方面的背景，他在纽约沉浸式数据科学项目中担任资深讲师，分享他的专业知识。审阅者Kushal Khandelwal则是一名数据科学家和全栈开发者，他在机器学习和图像处理方面有所建树，通过自己的项目经验和开源贡献，为读者提供了实用的指导。 黄申博士作为译者，具有深厚的计算机科学背景，他不仅是上海交通大学的计算机科学与工程专业毕业生，还是微软学者和IBM ExtremeBlue天才计划成员。他在大数据搜索、推荐、广告等领域有着深厚的研究，并且有丰富的行业实战经验，曾参与过多个公司级战略项目。他的翻译工作不仅保证了技术准确性，还为读者提供了易于理解的专业解读。 《Python机器学习实践指南》是一本既适合Python程序员、数据分析人员，又适合对算法有兴趣的读者、机器学习从业人员及科研人员的参考书籍，它不仅提供理论知识，更强调实践操作，有助于读者在Python的世界里探索和掌握机器学习的核心技术。"