实践机器学习：动手指南

《机器学习实战》(Machine Learning In Action)是一本深入浅出的实用指南，由彼得·哈林顿(Peter Harrington)撰写。该书将理论知识与实践相结合，旨在帮助读者掌握机器学习的基本原理和实际应用技巧。作者通过实例驱动的方式，引导读者探索和理解诸如监督学习、无监督学习、神经网络、决策树等核心概念。书中内容包括了从数据预处理、模型构建到评估和优化的全过程，适合那些希望在IT领域中实践机器学习技术的开发者和数据分析师。 本书特色在于其丰富的代码示例，这些示例主要使用Python编写，便于读者在实际项目中快速上手。读者可以从中获取到如何利用Scikit-Learn、TensorFlow等知名工具进行数据挖掘和建模的实践经验。此外，书中还涵盖了机器学习在诸如推荐系统、自然语言处理等领域的应用案例，使读者能够了解其在现实世界中的广泛应用。 "Machine Learning in Action"并非仅仅一本理论教材，而是提供了一个动手操作的平台，鼓励读者通过实践来巩固理论知识。此外，书中的每一章都附有详细注释和讨论，以便于理解和消化复杂的算法。对于那些希望通过阅读书籍而非参加专业课程来提升机器学习技能的学习者来说，这本书是不可或缺的资源。 购买渠道方面，读者可以从Wow! eBook网站(<www.wowebook.com>)下载电子版，或者通过Manning Publications官网(<www.manning.com>)获取更多优惠信息，如批量订购时的折扣。如果需要进一步的信息或订购服务，可以联系Manning Publications的特别销售部门，地址位于纽约Shelter Island的20 Baldwin Road，邮编11964，电子邮箱为orders@manning.com。 版权方面，此书享有Manning Publications Co.的2012年版权保护，未经出版商书面许可，任何形式的复制、存储或传输均需事先获得授权。书中提及的一些产品名称和制造商商标，如Scikit-Learn和TensorFlow，表明它们已被各自持有者注册，本书尊重并展示了这些商标。 《机器学习实战》是一本既适合初学者入门又适合经验丰富的专业人士进阶的机器学习参考书，它提供了丰富的实战经验，帮助读者在实际工作中有效应用机器学习技术。