scikit-learn实战：简化机器学习

"本书《scikit-learn：机器学习简化》是Raul Garreta、Guillermo Moncecchi、Trent Hauck和Gavin Hackeling合著的一本关于使用scikit-learn进行数据科学流程各个步骤的实践指南。书号为1788833473（ISBN-10）和9781788833479（ISBN-13），出版于2017年11月10日，共530页。本书主要涵盖了机器学习的基础知识和scikit-learn库的使用方法。" 在这本学习路径中，作者旨在帮助读者理解和应用scikit-learn这个强大的机器学习库。首先，书中介绍了机器学习的基本概念，包括如何在不同操作系统（Linux、Mac、Windows）上安装scikit-learn，以及验证安装是否成功。此外，书中通过线性分类的例子，让读者初步了解机器学习的方法并评估其结果。 接着，书中详细探讨了监督学习，这是机器学习的一个重要领域。以支持向量机为例，解释了如何训练用于图像识别的模型。同时，通过朴素贝叶斯算法来处理文本分类问题，包括数据预处理、训练分类器以及性能评估。决策树作为另一种常见的监督学习方法，书中展示了如何用它来解释泰坦尼克号生还率的假设，同样包括预处理、训练和解读决策树的过程。最后，书中还提到了随机森林这一集成学习方法，用于提升预测性能。 除此之外，书中可能还涵盖了更多其他机器学习方法，如回归分析、聚类、特征选择等，并会讨论如何在实际项目中应用这些方法。读者可以通过书中提供的示例代码进行实践，加深对理论知识的理解。书中的读者反馈、错误报告和问答环节为读者提供了互动和支持，确保了学习过程的顺畅。 这本书是针对有一定编程基础的数据科学初学者或希望深入掌握scikit-learn的从业人员的理想资源，通过实例和详细讲解，帮助他们将机器学习技术应用于实际问题解决。