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内容简介 · · · · · ·

本书的结构大致如下。

•第 1 章介绍机器学习的基本概念及其应用，并给出本书会用到的基本设置。

•第 2 章和第 3 章介绍实践中最常用的机器学习算法，并讨论这些算法的优缺点。

•第 4 章介绍在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面。

•第 5 章介绍模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索。

•第 6 章解释管道的概念。管道用于串联多个模型并封装工作流。

•第 7 章介绍如何将前面各章讲述的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

•第 8 章对全书进行总结，还介绍了有关更高级主题的参考资料。

作者简介 · · · · · ·

补充说明 · · · · · ·

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