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机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个必备模块。许多不同的领域如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。在这本书中，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。
通过易于理解的项目，你将学习如何处理各种类型的数据，如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。
本书中的每个项目都同时提供了教学和实践。例如，你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓。本书以通俗易懂、简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。
第1章，Python机器学习的生态系统，深入Python，它有一个深度活跃的开发者社区，而且许多开发者来自科学社区。这为Python提供了丰富的科学计算库。在本章中，我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境，以最好地利用它们。
第2章，构建应用程序，发现低价的公寓，指导我们构建第一个机器学习应用程序，我们从一个最小但实际的例子开始：建设应用程序来识别低价的公寓。到本章结束，我们将创建一个应用程序，使得寻找合适的公寓变得更容易点。
第3章，构建应用程序，发现低价的机票，演示了如何构建应用程序来不断地监测票价。一旦出现异常价格，应用程序将提醒我们，可以快速采取行动。
第4章，使用逻辑回归预测IPO市场，展示了我们如何使用机器学习决定哪些IPO值得仔细研究，而哪些可以直接跳过。
第5章，创建自定义的新闻源，介绍如何构建一个系统，它会了解你对于新闻的品味，而且每天都可以为你提供个性化的新闻资讯。
第6章，预测你的内容是否会广为流传，检查一些被大家广泛分享的内容，并试图找到这种内容相对于其他人们不愿分享的内容有哪些特点。
第7章，使用机器学习预测股票市场，讨论如何构建和测试交易策略。当你试图设计属于自己的系统时，有无数的陷阱要避免，这是一个几乎不可能完成的任务。但是，这个过程有很多的乐趣，而且有的时候，它甚至可以帮你盈利。
第8章，建立图像相似度的引擎，帮助你构建高级的、基于图像的深度学习应用。我们还将涵盖深度学习的算法来了解为什么它们是如此的重要，以及为什么它们成为了最近研究的热点。
第9章，打造聊天机器人，演示如何从头构建一个聊天机器人。读完之后，你将了解更多关于该领域的历史及其未来前景。
第10章，构建推荐引擎，探讨不同类型的推荐系统。我们将看到它们在商业中是如何实现和运作的。我们还将实现自己的推荐引擎来查找GitHub资料库。
你需要的是Python 3.x和建立真实机器学习项目的渴望。你可以参考随本书的详细代码列表。
本书的目标读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人员。
在这本书中，你会发现许多文本样式，以区分不同种类的信息。这里是某些样式的例子和它们的含义。
文本中的代码、数据库表名称、文件夹名称、文件名、文件扩展名、路径名、虚构的URL、用户输入和Twitter句柄如下所示：“这点可以通过在我们的数据框上调用.corr()来实现。”
代码块的格式设置如下。
<category>
<pattern>I LIKE TURTLES</pattern>
<template>I feel like this whole <set name="topic">turle</set>
thing could be a problem. What do you like about them?</template>
</category>任何命令行输入或输出的写法如下。
sp = pd.read_csv(r'/Users/alexcombs/Downloads/spy.csv')
sp.sort_values('Date', inplace=True) 新术语和重要词语以粗体显示。
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