一、内容介绍
《实用机器学习》介绍了实用机器学习的工作流程，主要从实用角度进行了描述，没有数学公式和推导。
这本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、高级特征工程、数据可视化技术以及模型的部署和安装，结合3个真实案例全面、详细地介绍了整个机器学习流程。
可以作为程序员、数据分析师、统计学家、数据科学家解决实际问题的参考书，也可以作为机器学习爱好者学习和应用的参考书，还可以作为非专业学生的机器学习入门参考书，以及专业学生的实践参考书。
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二、书籍目录
第1部分机器学习工作流程
第1章 什么是机器学习
第2章 实用数据处理
第3章 建模和预测
第4章 模型评估与优化
第5章 基础特征工程
第2部分实际应用
第6章 案例：NYC出租车数据
第7章 高级特征工程
第8章 NLP高级案例：电影评论情感预测
第9章 扩展机器学习流程
第10章 案例：数字显示广告
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