机器学习速查手册

前言

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

机器学习和数据科学现在非常流行，是快速发展的目标。我职业生涯的大部分时间都与 Python 和数据打交道，希望能有一本实体书，可以为我在行业中和研讨会上讲授的解决结构化机器学习问题的常用方法提供参考。

这本书是我所认为的最好的资源和示例集，可用于在拥有结构化数据的情况下完成预测建模任务。有许多库可以完成部分所需任务，我试图将我在咨询或行业工作中应用这些技术时发现有用的库纳入其中。

很多人可能会感叹缺乏 Deep Learning 技术。这些技术本身就可以写成一本书。我也更喜欢简单的技术，业界的其他人似乎也同意这一点。Deep Learning 适用于非结构化数据（视频、音频、图像），XGBoost 等强大的工具适用于结构化数据。

我希望本书能为您解决紧迫问题提供有用的参考。

期待

本书提供了解决常见结构化数据问题的深入实例。书中介绍了各种库和模型、它们之间的权衡、如何调整它们以及如何解释它们。

书中的代码片段大小适中，您可以在自己的项目中使用和调整。

本书适合人群

如果您刚刚开始学习机器学习，或者已经使用机器学习多年，本书应该是一本有价值的参考书。本书假定你对 Python 有一定的了解，但并不深入研究语法，而是向你展示如何使用各种库来解决实际问题。

这本书不会取代深入的课程，但可以作为应用机器学习课程可能涉及的内容的参考（注：作者将本书作为他教授的数据分析和机器学习课程的参考书）。

本书使用的约定

本书使用了以下排版约定：

斜体

表示新术语、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。

Constant width

用于程序列表以及段落中的程序元素，如变量或函数名称、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。

提示

该元素表示提示或建议。

注释

该元素表示一般说明。

警告

该元素表示警告或注意事项。

使用代码示例

补充材料（代码示例、练习等）可从https://github.com/mattharrison/ml_pocket_reference 获取。

本书旨在帮助您完成工作。一般来说，如果本书提供了示例代码，你就可以在你的程序和文档中使用它。除非你要复制代码的重要部分，否则不需要联系我们获得许可。例如，编写一个使用了本书多段代码的程序并不需要获得许可。销售或分发 O'Reilly 书籍中示例的 CD-ROM 需要获得许可。通过引用本书和示例代码回答问题不需要许可。将本书中的大量示例代码纳入您的产品文档需要获得许可。

我们感谢但不要求署名。署名通常包括书名、作者、出版商和 ISBN。例如"《机器学习袖珍参考》，马特-哈里森著（O'Reilly）。Copyright 2019 Matt Harrison, 978-1-492-04754-4"。

如果您认为您对代码示例的使用超出了合理使用或上述许可范围，请随时通过[e-mail] 联系我们。

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注释

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