利用scikit-learn解决实际问题的机器学习指南

"《Mastering Machine Learning with scikit-learn》是一本深入讲解如何在实际问题中应用高效机器学习算法的实用指南。该书由Gavin Hackeling所著，由Packt Publishing出版，适用于那些希望掌握scikit-learn这一流行Python机器学习库的专业人士。scikit-learn是Python中的一个重要工具箱，它集合了丰富的监督和无监督学习算法，以及数据预处理、模型选择和评估等功能。 本书涵盖了从基础概念到高级实践的广泛内容，包括但不限于：数据预处理（如特征缩放、缺失值处理等）、分类（如决策树、SVM、逻辑回归等）、聚类（K-means、层次聚类等）、回归分析、降维技术（如PCA）以及深度学习的入门介绍。作者通过实例和详细解释，帮助读者理解并应用这些算法解决现实生活中的问题，使读者能够构建和优化自己的机器学习模型。 版权方面，这本书享有2014年Packt Publishing的版权，所有内容未经许可不得复制、存储或传播，除非在学术文章或评论中进行短小引用。尽管作者和出版社尽力确保信息的准确性，但书中提供的信息不带有任何保证，无论是明示的还是暗示的，不承担因本书使用而直接或间接造成的任何损失或损害的责任。 值得注意的是，Packt Publishing在书中提及的所有公司和产品商标信息都采用了适当的标识方式，但这并不构成对其所有权的保证。《Mastering Machine Learning with scikit-learn》是一本既实用又全面的学习资源，对于希望进一步提升机器学习技能的读者来说，无论是初学者还是进阶工程师，都是不可或缺的参考资料。"