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共69章
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版权信息
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内容提要
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作者简介
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审阅者简介
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译者简介
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译者序
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前言
第1章 Python机器学习的生态系统
1.1 数据科学/机器学习的工作流程
1.2 Python库和功能
1.3 设置机器学习的环境
1.4 小结
第2章 构建应用程序,发现低价的公寓
2.1 获取公寓房源数据
2.2 检查和准备数据
2.3 对数据建模
2.4 小结
第3章 构建应用程序,发现低价的机票
3.1 获取机票价格数据
3.2 使用高级的网络爬虫技术检索票价数据
3.3 解析DOM以提取定价数据
3.4 使用IFTTT发送实时提醒
3.5 整合在一起
3.6 小结
第4章 使用逻辑回归预测IPO市场
4.1 IPO市场
4.2 特征工程
4.3 二元分类
4.4 特征的重要性
4.5 小结
第5章 创建自定义的新闻源
5.1 使用Pocket应用程序,创建一个监督训练的集合
5.2 使用embed.ly API下载故事的内容
5.3 自然语言处理基础
5.4 支持向量机
5.5 IFTTT与文章源、Google表单和电子邮件的集成
5.6 设置你的每日个性化新闻简报
5.7 小结
第6章 预测你的内容是否会广为流传
6.1 关于病毒性,研究告诉我们了些什么
6.2 获取分享的数量和内容
6.3 探索传播性的特征
6.4 构建内容评分的预测模型
6.5 小结
第7章 使用机器学习预测股票市场
7.1 市场分析的类型
7.2 关于股票市场,研究告诉我们些什么
7.3 如何开发一个交易策略
7.4 小结
第8章 建立图像相似度的引擎
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