实用机器学习 完整扫描版

资 源 简 介

实用机器学习 完整扫描版

详 情 说 明

《实用机器学习》完整扫描版作为一本聚焦实际应用的机器学习指南，系统性地覆盖了从数据预处理到模型部署的全流程。不同于纯理论教材，本书特色在于结合工业场景痛点，通过以下核心维度帮助读者跨越理论与实践鸿沟：

数据工程实战 重点解析结构化与非结构化数据的清洗技巧，包括缺失值处理、特征缩放以及文本/图像数据的向量化方法，强调pandas、sklearn等工具链的高效配合。

算法选型策略 对比监督学习与无监督学习的典型算法（如随机森林与K-Means）的适用边界，给出选择模型时的评估指标（精确率/召回率）与业务目标对齐方法论。

调优与部署 详解超参数搜索技术（网格搜索、贝叶斯优化）和模型轻量化手段（Pruning/Quantization），并介绍Flask/Docker在生产环境中的模型服务化案例。

本书尤其适合具备Python基础的开发者在3-6个月周期内构建端到端的机器学习解决方案能力。扫描版完整保留了原书的图示与注释，可作为案头速查手册使用。